异常

本文详细介绍了如何在Java中自定义异常,包括继承Exception类、构造函数中传递异常信息以及通过getMessage方法获取信息。此外,阐述了throws和throw的区别,并通过实例展示了自定义异常的使用场景。
/*
因为项目中会出现特有问题,而这些问题未被java进行封装,所以按照java对异常处理的额思想,将特有问题进行自定义异常封装。称为自定义异常。
对于自定义异常,我们要展示异常信息,所以我们要覆写Exception的方法,如getMessage(0,printStackTrace()等
如何自定义异常信息?
因为父类已经定义好自定义异常信息,所以子类在构造函数中将异常信息通过super传递给父类就可以。那么就可以直接通过getMessage获取信息
自定义异常要求:
必须继承Exception类,异常类特点:异常类和对象都要抛出。它们都具有可拋性,
这个可抛出性是Throwable独有特性,只有此体系的对象才可被抛出,才能被throws和throw操作

throws和throw的区别:
1、throws使用在函数上,throw使用在函数内
2、throws后面可以跟多个异常类,用,号隔开,throw在函数内,后面跟的是异常对象。
throw抛出时可以自定义抛出表述。
*/

class Defined extends Exception                //此时为自定义异常,函数在throws的时候,就要写上自定义的异常类名称。			
{
	String message;
	Defined()
	{
		super(this.message);
	}
}

class Throwable
{
	private String message;
	Throwable(String message)
	{
		this.message=message;
	}

	public String getMessage()
	{
		return this.message;
	}
}

class Exception extends Throwable
{
	Exception(String message)
	{
		super(message);
	}
}
class  
{
	public static void main(String[] args) 
	{
		System.out.println("Hello World!");
	}
}

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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