24、基于共享窗口的协作、可视化与监控系统

基于共享窗口的协作、可视化与监控系统

1. 引言

在当今的协作和可视化场景中,实现并行和桌面应用程序窗口的共享具有重要意义。本文介绍的系统旨在实现这一目标,同时支持在大型高分辨率显示屏上使用多光标操作,以增强用户间的协作和交互。

2. 相关工作
  • 远程桌面解决方案 :VNC等允许共享整个桌面,但并非真正的窗口共享。SharedAppVNC可在多系统上实现独立窗口共享。
  • 基于绘图操作的系统 :THINC通过底层绘图操作减少通信,但集成复杂且无单个窗口概念。X Window System和Microsoft Remote Desktop也使用绘图操作传输显示内容。
  • 应用共享软件 :Microsoft的Messenger和NetMeeting、Citrix的Presentation Server支持应用共享,但不支持单窗口共享。WinCuts可支持Windows窗口共享,但不支持交互。
  • 并行环境工具 :MPE支持并行应用中创建窗口,但可视化端点需静态设置。
  • 多光标相关工作 :Engelbart和English最早提出多光标概念。部分实现存在光标数量限制,而本文实现无此限制。
系统名称 特点 不足
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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