13、Elm 应用开发:图像上传显示与测试驱动开发实践

Elm 应用开发:图像上传显示与测试驱动开发实践

1. 显示上传的图像

现在已经能够上传图像,接下来要将其显示出来。这部分会使用端口将新的图像数组发送回 Elm,同时利用标志(flags)在嵌入应用时向 Elm 发送笔记的图像。

1.1 通过端口接收新图像

当 App 组件更新笔记时,它会重新渲染,同时也会重新渲染 ImageUpload 组件。由于将笔记的图像传递给了 images 属性,ImageUpload 可以做出反应,将新图像发送到 Elm。

在 React 中,有一个特殊的方法 componentDidUpdate ,当组件从其父组件接收到新的属性后更新时会调用该方法。可以在 ImageUpload 中利用这个方法来获取新图像并发送到 Elm。在 src/ImageUpload.js 中,在 componentWillUnmount 下方添加如下代码:

componentDidUpdate() {
  this.elm.ports.receiveImages.send(this.props.images);
}

当 React 调用 componentDidUpdate 时,组件的属性 this.props.images 已经包含了新图像。使用名为 receiveImages 的新端口,通过 send 函数将图像

【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因影响;② 掌握基于RIS的信道估计用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
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