android手记之--广播接收者

本文介绍了Android中的广播接收者BroadcastReceiver的基本概念,详细解释了BroadcastReceiver与Context.sendBroadcast()方法的区别,以及如何创建并注册BroadcastReceiver。

广播接收者(BroadcastReceiver)

 

1,什么是BroadcastReceiver?

    广播接收者(BroadcastReceiver)用于异步接收广播Intent,广播Intent的发送是通过调用Context.sendBroadcast()Context.sendOrderedBroadcast()或者Context.sendStickyBroadcast()来实现的。通常一个广播Intent可以被订阅了此Intent的多个广播接收者所接收.

 

2,Context.startActivity()Context.sendBroadcast()方法发送意图的区别?

    Context.startActivity()发送的意图只能被一个组件接收,当然这个组件可以是activityService;

    Context.sendBroadcast()发送的意图可以被订阅了此Intent的多个广播接收者所接收.只能是广播收都接收.

 

3,如何实现一个广播接收者?

要实现一个广播接收者方法如下:

第一步:继承BroadcastReceiver,并重写onReceive()方法。

public class IncomingSMSReceiver extends BroadcastReceiver {

       @Override public void onReceive(Context context, Intent intent) {

       }

}

第二步:订阅感兴趣的广播Intent,订阅方法有两种:

第一种:使用代码进行订阅

IntentFilter filter = new IntentFilter("android.provider.Telephony.SMS_RECEIVED");

IncomingSMSReceiver receiver = new IncomingSMSReceiver();

registerReceiver(receiver, filter);

第二种:在AndroidManifest.xml文件中的<application>节点里进行订阅:

<receiver android:name=".IncomingSMSReceiver">

    <intent-filter>

         <action android:name="android.provider.Telephony.SMS_RECEIVED"/>

    </intent-filter>

</receiver>

   

    当系统中发送出来一个意图后,系统会根据该意图的action自动去匹配系统中现有各个意图过滤intent-filter,一旦发现有匹配的广播收接者,则系统会自动调用该广播接收者的onReceive方法.那么我们就可以在这个方法做事了.

    例如:当系统收到短信时,会发出一个action名称为android.provider.Telephony.SMS_RECEIVED的广播Intent,该Intent存放了接收到的短信内容,使用名称“pdus”即可从Intent中获取短信内容。我们就可以写一个自已的广播接收者并且action定义为android.provider.Telephony.SMS_RECEIVED,那么当有短信收到后我们就可以在onReceive方法里面去获取短信的内容了.

    在广播接收者做的事情不宜太复杂,耗时太长.大约在系统中BroadcastReceive的生命周期约5.超时后将会被回收,所以如果需要在onReceive方法做复杂的业务处理进最好开起一个线程来完成工作.

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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