IPcture图片显示问题

liu_ 2005-05-09 12:42:04
利用IPcture在对话框上显示了6幅图片,显示结果还不错。不过我在对话框上加了一个超链接,在点击超链接显示网站后,再看显示图片的对话框时,发现图片都不见了。这是什么原因呢,请各位前辈指教。
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aoosang 2005-05-18
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ok,代码已经修改好了,发送到你的邮箱里了
hjunxu 2005-05-09
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显示有没有放在ONDRAW中做啊?
liu_ 2005-05-09
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还有要将重画的代码放在哪里呢
liu_ 2005-05-09
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嗯,应该用什么函数呢,详细讲一下吧(很菜的,汗如雨下)
liu_ 2005-05-09
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继续呀,
oyljerry 2005-05-09
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那就刷新后,需要重新画一下
放到OnDraw中就不用管了
liu_ 2005-05-09
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不是在ondraw中,因为图片是根据需要加载的,并不固定,所以单独写了一段代码
【状态估计】【距离滤波】基于卡尔曼滤波的轨迹估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的轨迹估计研究”展开,重点探讨了状态估计中的距离滤波技术,特别是卡尔曼滤波在轨迹估计中的应用。文档提供了完整的Matlab代码实现,涵盖了滤波算法的核心流程,包括系统建模、状态预测、观测更新与误差协方差调整等环节,旨在通过仿真实验验证卡尔曼滤波在处理含噪声观测数据时对运动轨迹的有效估计能力。文中还提及与其他滤波方法(如EKF、UKF、PF等)的对比研究,突出了线性系统下卡尔曼滤波的最优性与实用性。; 适合人群:具备一定信号处理与控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事自动化、导航、机器人或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①应用于目标跟踪、无人机导航、自动驾驶等需要精确轨迹估计的场景;②帮助读者理解卡尔曼滤波的基本原理及其在实际工程问题中的实现方式,提升算法仿真与数据分析能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐行调试运行,深入理解算法每一步的数学含义,并尝试修改系统参数或引入非线性模型以拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)等更复杂情形,从而巩固理论与实践结合的能力。

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