where can down OCI Demonstration Programs

本文提供了Oracle OCI (Oracle Call Interface) 示例程序的最新下载地址及步骤。通过访问指定链接可以下载到适用于Linux amd64架构的12c版本示例程序包。解压缩后,用户可以在提供的目录路径下找到并使用所有相关的jar文件。

原文地址:http://stackoverflow.com/questions/6331024/does-oracle-really-offer-any-oci-demo-sample-programs

 

最新下载地址:

http://www.oracle.com/technetwork/database/enterprise-edition/downloads/database12c-linux-download-2240591.html

下载:linuxamd64_12c_examples.zip

linuxamd64_12c_examples.zip解压,进入linuxamd64_12102_examples\examples\stage\Components\oracle.rdbms.companion\12.1.0.2.0\1\DataFiles。

将里面所有的jar解压就ok。

 

文档说明:https://docs.oracle.com/cd/B19306_01/appdev.102/b14250/ociabdem.htm

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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