MVC模式

  一、MVC的意义

 1.M:模型层;

 2.V:视图层;

   3.C:控制层;

 4.持久层;


二、依赖关系:

模型                          模型

 1.视图    --------------> 控制层  ---------->持久层:

 2.层和层之间传递:模型层;所以,每一层都会使用到:模型层;

 

三、分包:

 1.按模块;

 2.按功能;一般也都是先按模块,后按功能;

 

  我们这里按照:模块-->功能

  模块:user

  功能:视图:view

              控制:controller

              持久层:dao(DataAccess Object)

              模型:model

 

  分包实现:

 1.模型层类:UserModel                包:cn.itcast.user.model

 2.持久层类:UserDAO                包:cn.itcast.user.dao

 3.控制层类:UserController        包:cn.itcast.user.controller

 4.视图层类:UserView                包:        cn.itcast.user.view

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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