如何用GDI画一个不断增长的饼形图?

Allen17 2008-11-01 11:18:24
我用Alphablend函数画了一个透明的圆(代码如下),现在我想画一个不断增长的透明的饼形图。当饼形图形成一个圆之后再重头开始画。 请高手赐教!
CDC *pDC=GetDC();
BLENDFUNCTION bf;
bf.BlendOp =0;
bf.BlendFlags =0;
bf.SourceConstantAlpha=50;
bf.AlphaFormat = 0;
int bmWidth;
int bmHeight;
bmWidth=bmHeight=600;
CDC MemDC;
MemDC.CreateCompatibleDC(pDC);
CBitmap bitmap;
bitmap.CreateCompatibleBitmap(pDC,bmWidth,bmHeight);
CBitmap *pold=MemDC.SelectObject(&bitmap);
CBrush brush(RGB(255,0,0));
CBrush *pL=MemDC.SelectObject(&brush);
CRgn rgn;
MemDC.Ellipse(0,0,bmWidth,bmHeight);
rgn.CreateEllipticRgn(point.x,point.y,point.x+bmWidth,point.y+bmHeight);
pDC->SelectClipRgn(&rgn);
AlphaBlend(pDC->m_hDC,
0,0,point.x+bmWidth,point.y+bmHeight,
MemDC.GetSafeHdc(),0,0,bmWidth,bmHeight,bf);
rgn.DeleteObject();
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dch4890164 2008-11-02
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动态增长嘛
你已经知道怎么画饼图了
如果需要动态增长,开一个定时器好了
Tinary3v0 2008-11-02
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天啊 我竟然不知道什么是饼形!
id27145 2008-11-01
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GDI函数循环 Pie(...)-- 画椭圆的一部分,使其看起来像一个扇形
内容概要:本文系统研究了基于模型预测控制(MPC)滚动优化的微电网多时间尺度能量管理调度方法,提出了一种结合多时间尺度协调机制与MPC滚动优化框架的调度模型,旨在应对可再生能源出力波动性和负荷不确定性带来的运行挑战。研究详细构建了包含风光储等多种分布式能源的微电网系统架构,设定了以运行成本最小化、碳排放降低和系统稳定性提升为核心的多目标优化函数,并充分考虑设备运行约束、功率平衡约束及储能动态特性等关键因素。文中给出了完整的Python代码实现方案,涵盖模型搭建、优化求解与结果可视化全过程,支持读者复现、验证并进一步拓展算法。该方法有效提升了微电网在复杂运行环境下的经济性、可靠性和低碳化水平。; 适合人群:具备一定电力系统分析基础和Python编程能力,从事微电网、综合能源系统、智能配电网、优化调度等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握MPC在微电网能量管理中的建模思想与实现流程;② 复现并改进多时间尺度调度模型,服务于学术论文撰写或实际项目开发;③ 深入理解滚动优化、预测误差修正与多时间尺度协调控制的技术内涵与工程价值。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码逐模块学习,理解各时间尺度(如日前、日内、实时)之间的衔接逻辑,配合优化理论与电力系统运行知识进行深入分析,鼓励在仿真平台中调整参数、设置不同场景以测试模型鲁棒性,从而全面提升对先进能量管理系统的设计与应用能力。
内容概要:本文围绕基于模型预测控制(MPC)的波浪能转换器(WEC)系统展开研究,系统阐述了如何利用Matlab代码实现MPC算法在WEC中的建模与仿真全过程。研究基于WEC的动力学特性,构建了精确的预测控制模型,通过引入滚动优化机制与实时反馈校正,有效提升了波浪能捕获效率与系统响应性能。文中详细解析了MPC控制器的核心设计流程,涵盖状态空间建模、预测时域设定、代价函数构造、系统约束处理及优化求解等关键技术环节,并配套提供了完整的Matlab代码实现方案,具有较强的可复现性与工程参考价值。; 适合人群:具备自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事海洋可再生能源系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于波浪能发电系统的控制器设计与动态性能优化;②为海洋能源领域中模型预测控制策略的研究提供典型案例与技术参考;③支持高等院校及科研机构开展新能源控制技术相关的教学演示与实验研究; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现逻辑,重点钻研系统建模方法与控制器参数整定策略,可尝试调整波浪激励信号频谱特性或引入不同物理约束条件,观察控制效果的变化,从而深入掌握MPC在复杂可再生能源系统中的实际应用技巧与优化思路。

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