『ANDROID』android中dip、px相互换算

本文详细解释了Android开发中使用的布局单位dip、dp、px和sp的区别与联系,并提供了具体的转换方法及应用场景示例。
1. dip: device independent pixels(设备独立像素). 不同设备有不同的显示效果,这个和设备硬件有关,一般我们为了支持WVGA、HVGA和QVGA 推荐使用这    这个,不依赖像素。 
    这里要特别注意dip与屏幕密度有关,而屏幕密度又与具体的硬件有关,硬件设置不正确,有可能导致dip不能正常显示。在屏幕密度为160的显示屏上,1dip=1px,有时候可能你的屏幕分辨率很大如480*800,但是屏幕密度没有正确设置比如说还是160,那么这个时候凡是使用dip的都会显示异常,基本都是显示过小。 
     dip的换算: 
           dip(value)=(int) (px(value)/1.5 + 0.5) 
2. dp: 很简单,和dip是一样的。 
3. px: pixels(像素),不同的设备不同的显示屏显示效果是相同的,这是绝对像素,是多少就永远是多少不会改变。 
4.  sp: scaled pixels(放大像素). 主要用于字体显示best for textsize。 




备注: 根据google的推荐,像素统一使用dip,字体统一使用sp   
举个例子区别px和dip:
px就是像素,如果用px,就会用实际像素画,比个如吧,用画一条长度为240px的横线,在480宽的模拟器上看就是一半的屏宽,而在320宽的模拟器上看就是2/3的屏宽了。
而dip,就是把屏幕的高分成480分,宽分成320分。比如你做一条160dip的横线,无论你在320还480的模拟器上,都是一半屏的长度。


public static int dip2px(Context context, float dipValue){ 
                final float scale = context.getResources().getDisplayMetrics().density; 
                return (int)(dipValue * scale + 0.5f); 
        } 
        
    public static int px2dip(Context context, float pxValue){ 
                final float scale = context.getResources().getDisplayMetrics().density; 
                return (int)(pxValue / scale + 0.5f); 
        }
C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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