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//获取本地所有文件名称数组
NSFileManager * fileManager = [NSFileManager defaultManager];
NSArray * tempFileList = [[NSArray alloc] initWithArray:[fileManager contentsOfDirectoryAtPath:FILEPATH error:nil]];

//获取播放的本地URL
NSString *path = [NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES) objectAtIndex:0];
path = [path stringByAppendingFormat:@"/%@%@",_currentMusic.title,@".mp3"];

NSString *LocolMusic = [NSString stringWithFormat:@"%@%@",_currentMusic.title,@".mp3"];

if (![tempFileList containsObject:LocolMusic]) {

    TimerDisappearAlertView *timer = [[TimerDisappearAlertView alloc] initWithTitle:@"本地文件损坏"];
    [timer show];

     [sender setTitle:@"Play" forState:UIControlStateNormal];

    return;
}

//大按钮点进来
if (_index == -1) {

    if (self.array == nil) {

         [sender setTitle:@"Play" forState:UIControlStateNormal];

        TimerDisappearAlertView *timer =[[TimerDisappearAlertView alloc] initWithTitle:@"快去选歌曲吧"];
        [timer show];

    }
    else
    {

        if ([playerHelper shareHelper].isPlaying == YES) {

            [[playerHelper shareHelper] stop];
            self.imgView.transform = CGAffineTransformMakeRotation(0);

            UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"linkedin_128px_1069741_easyicon.net"];

            sender.imageView.image = image;


            [sender setTitle:@"Play" forState:UIControlStateNormal];


        }
        else
        {

            [[playerHelper shareHelper] play];

            UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"music_57.72972972973px_1160820_easyicon.net"];

            sender.imageView.image = image;

            [sender setTitle:@"Pause" forState:UIControlStateNormal];
            TimerDisappearAlertView *timer =[[TimerDisappearAlertView alloc] initWithTitle:@"暂停下载"];
            [timer show];
        }

    }

    return;
}



//普通播放
if ([playerHelper shareHelper].isPlaying == YES) {
    [[playerHelper shareHelper] stop];
    self.imgView.transform = CGAffineTransformMakeRotation(0);

    UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"linkedin_128px_1069741_easyicon.net"];

    sender.imageView.image = image;

     [sender setTitle:@"Play" forState:UIControlStateNormal];
}
else{



        [[playerHelper shareHelper] play];

        UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"music_57.72972972973px_1160820_easyicon.net"];

        sender.imageView.image = image;

        [sender setTitle:@"Pause" forState:UIControlStateNormal];

    }
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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