本人刚接触pb,datawindow中的数据写入到word中，代码总报错，求大神指点

天姗 2018-05-17 10:28:53

想把datawindows界面中的数据读取到字符串，然后再写入word中，代码编译没有错，运行时会提示错误。
另外，我的datawindow中有line ,text等控件也想导出到word中，我现在用saveas（）和saveasascii（）均不能实现该功能，求大神指点

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天姗 2018-05-17

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、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、

天姗 2018-05-17

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图一，源代码。。。。。。。。。

天姗 2018-05-17

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图一是代码，图二是错误提示。图三是想将该数据窗口导入到word中，是设计好的样子，不是只有数据的样子。

acen_chen 2018-05-17

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报错信息呢。。。。。。。。

问题是我不会破解，也暂时没钱买正式的PB125，先从网上找个破解吧。找到破解文件2个，嘿嘿，覆盖。你会觉得这下没问题了吧？ 1个字：没用！后来老易给了个关键的提示：可能有重复的文件。这个提示很重要，我看到了...

PB中相关联下拉数据窗口的实现

中小学校网络视频监控解决方案.doc

分治算法实验报告.docx

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域，实时目标跟踪是许多应用的核心任务，例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF（Boosted Adaptive Clustering Filter）。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出，其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter，是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性，而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略，显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间中的聚类中心，更准确地捕捉目标的外观变化，从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外，BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF中，Boosting用于优化目标检测性能，动态调整特征权重，强化对目标识别贡献大的特征，从而提高跟踪精度。BACF算法在设计时充分考虑了计算效率，能够在保持高精度的同时实现快速实时的目标跟踪，这对于需要快速响应的应用场景（如视频监控和自动驾驶）至关重要。 MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具，非常适合用于算法的原型开发和测试。BACF算法的MATLAB实现提供了清晰的代码结构，方便研究人员理解其工作原理并进行优化和扩展。通常，BACF的MATLAB源码包含以下部分：主函数（实现整个跟踪算法的核心代码）、特征提取模块（从视频帧中提取目标特征的子程序）、聚类算法（实现自适应聚类过程）、Boosting算法（包含特征权重更新的代

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