7、Android设备取证与数据结构解析

Android设备取证与数据结构解析

1. Android设备连接与接口

1.1 Android设备连接到工作站

Android设备通常通过物理USB接口连接到计算机或工作站,以实现数据共享、资源共享和充电。连接方式因操作系统和虚拟机(VM)的不同而有所差异:
- 单操作系统 :一般USB设备会被自动检测并可访问,但可能需要额外配置或驱动。
- VM环境
- 主机OS为OS X,使用VMWare fusion :选择菜单“Virtual Machine → USB”,然后连接设备。
- 主机OS为Linux,使用Oracle’s VirtualBox
1. 确保自己是usbusers组的成员,在终端执行相应命令。
2. 进入VM的设置,为设备添加USB过滤器。
3. 连接USB设备。
- 无头运行VM(VirtualBox 3.2.10)
1. 安装VBox Additions,以启用共享文件夹、更好的视频、USB支持等功能。
2. 远程桌面进入VM,双击桌面上的“VBOXADDITIONS_3.2.0_61806 DVD”打开DVD。
3. 双击“autorun.sh”并选择“Run”选项,输入密码后完成安装。

1.2 USB接口

连接Android设备时,通常会有多个虚拟USB接口可供选择。以HTC Incredible为例,通过USB连接时

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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