[求助]:IDirectSoundCapture和IMoniker的關係?

aachenG 2003-09-11 02:54:22
情況是這樣的:
(1)因為工作需要,對一個音頻捕捉設備,我既要通過GUID使用IDirectSoundCapture,又要通過IMoniker來取得設備的Displayname.
(2)其中GUID是使用DirectSoundCaptureEnumerate()得到的,IMoniker是通過ICreateDevEnum::CreateClassEnumerator()得到的.一種是DirectSound的方法,一種是DirectShow的方法!
(3)問題是,當機器上有多個音頻捕捉設備時,兩種方法都得到了一個設備集合,我如何才能把兩個集合中相同的設備對應起來?

以上得到的同一個設備的IDirectSoundCapture和IMoniker,難道它們沒有甚麼聯系嗎?怎麼才能得到同一個設備的GUID和displayname?
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flyingeagle 2003-09-12
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我想微软不是大傻瓜,;)无论你用什么方法去寻找你关心的设备,你得到的结果应该是一样的啊!
利用IMoniker的方法你就可以得到设备的displayname了.同时利用IMoniker的方法GetClassID你就可以得到相应设备的GUID了.下面的你就可以做你想做的事情了吧.
dreameasy 2003-09-12
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顶!
aachenG 2003-09-12
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GetClassID我是已經試過的,得到的GUID是一個Class ID.無論是Video capture, 還是Audio capture, 或者audio renderer,得到的都是CLSID_DeviceMoniker這個常量.
我的問題,我已經找到解決的辦法了.原來相同類型的設備,它們的displayname並不一定是唯一的.對video capture,相同類型的,也有不同的displayname;而對於audio capture和renderer,形同類型的,displayname是一樣的,形式都是"@device:cm:{CLSID_AudioInputDeviceCategory}\Friendlyname".所以我可以在需要的時候自己構造一個displayname.
aachenG 2003-09-11
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没人知道吗?
up
内容概要:本文围绕《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》展开,系统研究了高比例可再生能源接入背景下电力系统的低碳经济调度问题。该模型融合分布鲁棒优化(DRO)与机会约束规划(CCP),在满足N-1安全校验准则的前提下,有效应对风光出力不确定性,实现系统运行成本最小化与碳排放控制的双重目标。文档提供了完整的Matlab实现代码,涵盖数学建模、两阶段求解框架、线性化处理技巧及标准化测试系统(如IEEE 14/118节点)的仿真验证流程,具备较强的理论深度与工程复现价值。; 适合人群:适用于从事电力系统优化、能源互联网、低碳调度等方向的研究生、科研人员及工程技术开发者,尤其适合具备一定凸优化理论基础和Matlab/YALMIP建模能力的研究者; 使用场景及目标:①支撑高比例新能源电力系统安全经济运行策略研究;②深入掌握分布鲁棒优化与机会约束在不确定性决策中的建模方法;③服务于高水平EI/SCI论文的成果复现、对比分析与创新改进; 阅读建议:此资源强调理论推导与代码实现的高度统一,建议读者结合YALMIP、CPLEX等优化工具包进行模型调试与参数敏感性分析,深入理解不确定性建模、对偶转换、线性近似等关键技术在实际电力调度中的应用机制。
内容概要:本文聚焦于基于一致性分布式控制的多领航无人机系统,深入研究了多无人机编队的跟随控制与轨迹跟踪问题,并配套提供了完整的Matlab仿真代码实现。通过构建分布式控制协议,系统实现了在多个领航者引导下无人机集群的协同运动控制,确保跟随无人机能够快速收敛至期望编队构型并精确跟踪参考轨迹。文中详细阐述了一致性理论在多智能体系统中的应用机制,包括控制律的设计、李雅普诺夫稳定性分析以及通信拓扑结构的影响,并通过仿真实验验证了所提方法在复杂动态环境下的有效性、鲁棒性与抗干扰能力。; 适合人群:适用于具备自动控制理论、多智能体系统或无人机协同控制基础的研究生、科研人员及工程技术开发者,尤其适合熟悉Matlab/Simulink仿真环境并从事相关课题研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于多无人机编队控制算法的教学演示与科研复现;②支撑分布式一致性算法的改进与性能验证;③为复杂环境下无人系统协同任务(如搜索救援、集群侦察)提供算法原型与仿真验证平台; 阅读建议:建议读者结合文中数学模型逐步调试Matlab代码,重点关注一致性协议中耦合增益、拓扑权重等参数对编队收敛速度与轨迹跟踪精度的影响,并可进一步拓展至存在通信延迟、局部故障或障碍规避等实际约束条件下的算法优化研究。

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