Android BroadcastReceiver的使用

本文详细介绍了如何在Android应用中使用BroadcastReceiver实现广播消息的接收与监听,包括静态注册与动态注册的方式,以及如何在不同组件间发送和接收广播消息。重点突出广播消息在异步线程完成后的UI更新操作中的应用。

BroadcastReceiver广播消息接收,被用来在一个应用中传递或监听信息,好处在于它一旦被注册,就可以持续的进行监听,一般被用作异步线程完成后的ui更新操作。

用法:


声明一个BroadcastReceiver

<span style="font-size:18px;">public class MyBroadcastReceiver extends BroadcastReceiver {
       

        @Override
        public void onReceive(Context context, Intent intent) {
            //doSomething
        }
    }</span>

上述代码可以作为内部类置于Activity中,也可以单独作为一个类来使用,不过一般是将其作为内部类,便于操作ui控件。

声明完BroadcastReceiver之后,需要将其注册到应用程序中,注册方式也有两种:静态注册和动态注册

1.静态注册就是指在AndroidManifest.xml中配置,由于BroadcastReceiver是四大组件之一,所以其配置方式也与activity一致,属于同级:

<span style="font-size:18px;">    <receiver android:name=".MyActivity$MyBroadcastReceiver " >  
                <intent-filter>  
                    <action android:name="com.uniqe.string" />  
                     
                </intent-filter>  
    </receiver>  </span>
其中MyActivity$MyBroadcastReceiver表示receiver是activity的内部类,用$间隔开。

com.unique.string是唯一标识符,标识这个BroadcastReceiver。

2.动态注册,指在代码中注册。建议使用这种方法

<span style="font-size:18px;">        MyBroadcastReceiver receiver = new MyBroadcastReceiver();
        IntentFilter intentFilter = new IntentFilter();
        intentFilter.addAction("com.uniqe.string");
        registerReceiver(receiver, intentFilter);</span>

这样可以在代码中随时取消注册:

<span style="font-size:18px;">unregisterReceiver(receiver);</span>

可以在其他activity或service中来向其发送广播消息:

<span style="font-size:18px;">                Intent intentSuccess = new Intent("com.unique.string");
                intentSuccess.putExtra("info","info");
                sendBroadcast(intentSuccess);</span>

注意Intent的action要与之前注册的receiver的标识符一致,这样才能接收到广播消息。


内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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