NIO 深入学习

本文提供了两个使用Java NIO 的示例程序:一个演示如何在ByteBuffer 中存储和读取不同类型的数值,另一个展示如何使用FloatBuffer 存储并迭代取出正弦波数据。

package nio;

import java.nio.ByteBuffer;


public class TypesInByteBuffer {

/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub

ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(64);

buffer.putInt(30);
buffer.putLong(99999999999L);
buffer.putDouble(Math.PI);

buffer.flip();

System.out.println(buffer.getInt());
System.out.println(buffer.getLong());
System.out.println(buffer.getDouble());
}

}



/**
*
*/
package nio;

import java.nio.FloatBuffer;

/**
* @author Administrator
*
*/
public class UseFloatBuffer {

/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub

FloatBuffer buffer = FloatBuffer.allocate(10);

//放入数据
for(int i=0; i<buffer.capacity();++i){
float f = (float)Math.sin( (((float)i)/10)*(2*Math.PI) );
buffer.put(f);
}

//flip
buffer.flip();

while(buffer.hasRemaining()){
float f = buffer.get();
System.out.println(f);
}
}

}
本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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