5、Objective-C基础:数据结构与操作

Objective-C基础:数据结构与操作

1. 基础库概述

Foundation是支持所有Objective - C开发的底层库,它提供了基本的数据结构,如字符串、数组、字典等通用对象,以及与之相关的操作方法。与高级的Cocoa库相比,Foundation在应用程序中处于较低的抽象层次。Cocoa和UIKit主要关注应用程序、视图和用户输入,而Foundation则专注于数据组织的底层任务。

2. 可变与不可变对象

2.1 基本概念

几乎每个Foundation中的数据存储类都有可变(mutable)和不可变(immutable)两种形式。可变对象在创建后可以修改,而不可变对象一旦创建就不能更改。

NSArray 类为例,它将对象存储为列表,但由于其不可变性,不能向现有 NSArray 中添加、删除或替换对象。如果需要更改内容,则需使用 NSMutableArray 类。

2.2 存在原因

  • 效率更高 :不可变对象知道其在内存中的布局永远不会改变,因此更高效。
  • 内容安全 :当将不可变对象传递给另一个对象时,可以确保其内容不会被该对象更改。

2.3 相互转换

可以创建现有对象的可变版本,反之亦然。例如,从 NSArray 创建 NSMutableArray 的代码如下:

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对比。
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