Android实现蓝牙耳机连接

代码地址如下:
http://www.demodashi.com/demo/13259.html

前言

讲讲android对于蓝牙耳机连接技术的实现

今天涉及的内容有:
1. 流程讲解
2. 新建广播BluetoothReceiver,用于监听处理蓝牙连接过程中各状态
3. 在MainActivity中调用
4. 注意的点
5. 项目结构图和效果图

下面做以讲解

一. 流程讲解

在实现蓝牙耳机链接的时候,需要做一些前期工作,第一步,判断设备是否支持蓝牙。

1.1 设备是否支持蓝牙
   /**设备是否支持蓝牙**/
    public boolean isSupportBluetooth() {
        mBluetoothAdapter = BluetoothAdapter.getDefaultAdapter();
        if (mBluetoothAdapter != null) {
            return true;
        }
        return false;
    }

若支持蓝牙,则需要判断设备蓝牙是否打开

1.2 设备蓝牙是否开启
    /**蓝牙是否已经启动**/
    public boolean isBluetoothOpen() {
        if (mBluetoothAdapter != null) {
            return mBluetoothAdapter.isEnabled();
        }
        return false;
    }

如果蓝牙没有开启,则需要请求开启蓝牙

1.3 请求开启蓝牙
   /**请求启动蓝牙**/
    public void requestStartBluetooth(int requestCode,Context context) {
        Intent enableBtIntent = new Intent(BluetoothAdapter.ACTION_REQUEST_ENABLE);
        ((MainActivity)context).startActivityForResult(enableBtIntent, requestCode);
    }

当然,蓝牙还有一个强制开启的方法:

    /**强制打开蓝牙**/
    public void openBluetooth(){
        if(isSupportBluetooth()){
            mBluetoothAdapter.enable();
        }
    }

蓝牙开启后,接下来是查询已配对过的设备

1.3 获取配对过的设备列表
   /**查询配对设备**/
    public List<BluetoothDevice> checkDevices() {
        List<BluetoothDevice> devices=new ArrayList<>();
        if(mBluetoothAdapter!=null){
            Set<BluetoothDevice> pairedDevices = mBluetoothAdapter.getBondedDevices();
            if (pairedDevices != null && pairedDevices.size() > 0) {
                for (BluetoothDevice device : pairedDevices) {
                    devices.add(device);
                }
            }
        }
        return devices;
    }

若已配对列表中没有你的蓝牙耳机设备,则需要搜索

1.4 搜索新设备
    /**发现新设备**/
    public void findBluetoothDevice() {
        //其实是启动了一个异步线程,该方法将立即返回一个布尔值,指示发现是否已成功启动。
        // 发现过程通常涉及大约12秒的查询扫描,随后是每个找到的设备的页面扫描以检索其蓝牙名称
        if(mBluetoothAdapter!=null && mBluetoothAdapter.isEnabled() && !mBluetoothAdapter.isDiscovering()){
            if (mBluetoothAdapter.startDiscovery()) {
                LogUtil.i("=======已成功启动寻找新设备的异步线程=======");
            } else {
                LogUtil.i("=======启动寻找新设备的异步线程失败=======");
            }
        }
    }
DQN(Deep Q-Network)是一种使用深度神经网络实现的强化学习算法,用于解决离散动作空间的问题。在PyTorch中实现DQN可以分为以下几个步骤: 1. 定义神经网络:使用PyTorch定义一个包含多个全连接层的神经网络,输入为状态空间的维度,输出为动作空间的维度。 ```python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class QNet(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim): super(QNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, action_dim) def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` 2. 定义经验回放缓存:包含多条经验,每条经验包含一个状态、一个动作、一个奖励和下一个状态。 ```python import random class ReplayBuffer(object): def __init__(self, max_size): self.buffer = [] self.max_size = max_size def push(self, state, action, reward, next_state): if len(self.buffer) < self.max_size: self.buffer.append((state, action, reward, next_state)) else: self.buffer.pop(0) self.buffer.append((state, action, reward, next_state)) def sample(self, batch_size): state, action, reward, next_state = zip(*random.sample(self.buffer, batch_size)) return torch.stack(state), torch.tensor(action), torch.tensor(reward), torch.stack(next_state) ``` 3. 定义DQN算法:使用PyTorch定义DQN算法,包含训练和预测两个方法。 ```python class DQN(object): def __init__(self, state_dim, action_dim, gamma, epsilon, lr): self.qnet = QNet(state_dim, action_dim) self.target_qnet = QNet(state_dim, action_dim) self.gamma = gamma self.epsilon = epsilon self.lr = lr self.optimizer = torch.optim.Adam(self.qnet.parameters(), lr=self.lr) self.buffer = ReplayBuffer(100000) self.loss_fn = nn.MSELoss() def act(self, state): if random.random() < self.epsilon: return random.randint(0, action_dim - 1) else: with torch.no_grad(): q_values = self.qnet(state) return q_values.argmax().item() def train(self, batch_size): state, action, reward, next_state = self.buffer.sample(batch_size) q_values = self.qnet(state).gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1) target_q_values = self.target_qnet(next_state).max(1)[0].detach() expected_q_values = reward + self.gamma * target_q_values loss = self.loss_fn(q_values, expected_q_values) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() def update_target_qnet(self): self.target_qnet.load_state_dict(self.qnet.state_dict()) ``` 4. 训练模型:使用DQN算法进行训练,并更新目标Q网络。 ```python dqn = DQN(state_dim, action_dim, gamma=0.99, epsilon=1.0, lr=0.001) for episode in range(num_episodes): state = env.reset() total_reward = 0 for step in range(max_steps): action = dqn.act(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)) next_state, reward, done, _ = env.step(action) dqn.buffer.push(torch.tensor(state, dtype=torch.float32), action, reward, torch.tensor(next_state, dtype=torch.float32)) state = next_state total_reward += reward if len(dqn.buffer.buffer) > batch_size: dqn.train(batch_size) if step % target_update == 0: dqn.update_target_qnet() if done: break dqn.epsilon = max(0.01, dqn.epsilon * 0.995) ``` 5. 测试模型:使用训练好的模型进行测试。 ```python total_reward = 0 state = env.reset() while True: action = dqn.act(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state total_reward += reward if done: break print("Total reward: {}".format(total_reward)) ``` 以上就是在PyTorch中实现DQN强化学习的基本步骤。需要注意的是,DQN算法中还有很多细节和超参数需要调整,具体实现过程需要根据具体问题进行调整。
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