异常

本文深入探讨了Java中的异常概念及其处理机制,包括异常的分类、异常处理语句(如try-catch-finally)的使用,以及如何进行多异常处理。通过实例分析,读者将学会如何在代码中有效管理错误情况。
/*
异常:程序运行时出现的不正常情况,
异常由来:
问题也是现实生活中的一个具体事物,也可以通过java的类的形式进行描述,并封装成对象,其实	就是java对不正确的情况进行描述后的对象本质。
对于问题的划分:一种是严重问题,一种是非严重问题
对于严重问题:java通过Error进行描述,此类问题一般不编写针对性代码进行处理、
对于非严重问题:java通过Exception进行描述。编写代码进行针对性处理。
Throwable是java中所有异常的父类,命名时,父类作为子类的后半部分名称。
	Throwable下分为
	Error:
	Exception:
2、异常处理:
java中提供特殊语句进行代码处理。
try
{
	处理代码块
}
catch(异常类   变量)
{
	处理异常的代码;处理方式
}
finaly
{
	必须处理部分
}
3、多异常处理:
(1)、声明异常时,建议声明更具体的异常,方便处理。例如:对于除数为0的,throws ArithmeticException//具体的异常,方便处理。
		多异常throws ArithmeticException,ArrayIndexOutOfBoundsException,同时要求异常捕捉的时候用两个catch语句进行捕捉。
		出现第一个异常,函数就已经跑出,跳出函数,所以只能有一个异常进行显示。如果多个catch块中是继承关系,父类放在最下面,
		建议在处理catch异常时,要定义具体的处理方式,而不是展现具体的信息给用户看。具体信息可以写入日志,重新写提示语句。
*/
class Tool
{
	int DivTool(int a,int b)
	{
		try
		{
			return a/b;
		}
		catch (Exception ex)
		{
			System.out.println(ex.getMessage());	//异常原因
			System.out.println(ex.getCause());		
			System.out.println(ex.toString());		//异常名称
			ex.printStackTrace();					//异常名称,异常信息,异常出现的额位置,其实jvm默认的处理方式就是这个
			return -1;
		}
	}

	int divTool(int a,int b) throws Exception			//在功能上声明该功能有可能出现问题。编译的时候对错误进行直接提示,编译报错。
	{
		return a/b;
	}
}
class  ExceptionDemo
{
	public static void main(String[] args) 
	{
		Tool tl=new Tool();
		int x=tl.DivTool(4,1);
		System.out.println(x);
		System.out.println("Over");

		int y=tl.divTool(4,0);               //编译的时候对错误进行直接提示
											//ExceptionDemo.java:59: 错误: 未报告的异常错误Exception; 必须对其进行捕获或声明以便抛出
											//通过提示,可知有两个方法,一是进行try{}catch{}捕捉,而是进行抛出,还是此阿勇throws进行抛出,写在函数后面。
	}
}

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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