tingyxml

本文深入探讨TinyXML解析器的工作原理,包括其轻量级特性及在解析简单XML文件如配置文件的应用。文章介绍了TinyXML的主要类,如TiXmlBase、TiXmlNode、TiXmlDocument等,以及它们如何构成DOM树。

 DOM(Document Object Model,文档对象模型),则是在分析时,一次性的将整个XML文档进行分析,并在内存中形成对应的树结构,同时,向用户提供一系列的接口来访问和编辑该树结构。这种方式占用内存大,速度往往慢于SAX,但可以给用户提供一个面向对象的访问接口,对用户更为友好。

解析器分为两种:一种是验证的,即会跟据XML文件中的声明,用相应的DTD文件对XML文件进行校验,检查它是否满足DTD文件的要求。另一种是忽略DTD文件,只要基本格式正确,就可以进行解析。

一般而言,验证的解析器通常都是比较重量级的。TinyXml不支持验证,但是体积很小,用在解析格式较为简单的XML文件,比如配置文件、简单的数据文件,特别的合适,可以很方便的静态连接到程序里。但是由于它是非验证的,因此需要在程序里做许多检查工做,加重了程序编写的负担。

下面介绍TinyXML的一些类。在TinyXML中,根据XML的各种元素来定义了一些类:

  • TiXmlBase: 所有tinyxml中的对象的公共基类,实现了一些公共的操作,比如字符编码转换等,另外还定义了一些公共的数据结构,比如错误类型等。

  • TiXmlNode: 是DOM树中结点元素的基类型,它定义了DOM树结点的一些特征数据以及一些相关的操作。

  • TiXmlDocument:对应于XML文档整体的一个对象,一棵DOM的根结点是TiXmlDocument类型,而且基它结点不能为TiXmlDocument类型。(example.xml)

  • TiXmlDeclaration:对应于XML文档开始部分声明部分的对象,它主要包含version,  encode, standalone三个方面的数据信息以及相关的操作。(<?xml version=”1.0″ standalone=no>)

  • TiXmlComment: 对应于XML文档中的注释部分的对象,它主要包含注释的内容以及相关的操作。(<!– Our to do list data –> )

  • TiXmlElement:对应于XML文档中普通的元素的对象,每个元素有一个对应的名字,另外还可以有一些属性。TiXmlElement包含了这些相关信息及其操作。 ( <ToDo>  <Item priority=”1″>  <bold> <Item priority=”2″>)

  • TiXmlText: 对应于XML文档中元素中的文本信息的对象,它实现了文本信息相关的操作。(Go to the , Toy store!, Do bills)

  • TiXmlAttributeSet: XML文档中某个元素的所有属性的集合,它是TiXmlElement的一部分,它用来管理该元素的所有属性。

  • TiXmlAttribute: XML文档中的元素的属性所对应的对象。它是一个name-value pair对象,name是属性名,value是属性值。

  • TiXmlUnknown: 所有的用上面的对象不能表示的内容所对应的对象。

  • TiXmlHandler:定义了针对XML的一些操作。

TinyXML2实现了一个名为MemPoolT的模板类,创建对象时,均是由XMLDocument持有的MemPoolT对象来进行内存分配,在MemPoolT中,分配的内存以链表形式连接起来,统一管理,统一释放。因此,即便是所创建的节点未被链接到文档树中,也不会造成内存泄漏,所以,无需显式的执行delete操作。

 

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 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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