IOS 学习笔记之C

1.运算符:除了常用的加减乘除,还有很多如:

sizeof可以用来计算一个变量或者一个常量、一种数据类型所占的内存字节数。

* sizeof一共有3种形式

  • sizeof( 变量\常量 )
sizeof(12);
char c1 = 'a';
sizeof(c1);
  • sizeof  变量\常量
sizeof 12;
char c2 = 'a';
sizeof c2;
  • sizeof( 数据类型 )
sizeof(float);注意,不可以写成sizeof float;
求一个数组的长度:

int c4[4]={1,2,3,4};
int lg4=sizeof(c4)/sizeof(int);

位运算:

所谓位运算就是对每一个二进制位进行运算。

C语言一共提供了6种位运算符,只能对整数进行操作,分别是:

&按位与、|按位或、^按位异或、<<左移、>>右移、~取反。

学习地址:

http://www.cnblogs.com/mjios/archive/2013/06/07/3071334.html



内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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