黑马程序员--JAVA基础案例之交通灯管理系统

本文详细介绍了交通灯管理系统的实现,包括异步随机生成车辆、信号灯控制逻辑及车辆通过路口的时间模拟。

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交通灯管理系统


需求:


1异步随机生成按照各个路线行驶的车辆。

例如:

       由南向而来去往北向的车辆 ---- 直行车辆

       由西向而来去往南向的车辆 ---- 右转车辆

       由东向而来去往南向的车辆 ---- 左转车辆

       。。。

2信号灯忽略黄灯,只考虑红灯和绿灯。

3应考虑左转车辆控制信号灯,右转车辆不受信号灯控制。

4具体信号灯控制逻辑与现实生活中普通交通灯控制逻辑相同,不考虑特殊情况下的控制逻辑。

注:南北向车辆与东西向车辆交替放行,同方向等待车辆应先放行直行车辆而后放行左转车辆。

5每辆车通过路口时间为1秒(提示:可通过线程Sleep的方式模拟)。

6随机生成车辆时间间隔以及红绿灯交换时间间隔自定,可以设置。

7不要求实现GUI,只考虑系统逻辑实现,可通过Log方式展现程序运行结果。


具体过程:






Road类:

road类主要负责随机产生汽车,并根据灯和定时器放行汽车





Lamp类

主要负责东南西北四个位置的灯的逻辑(对面方向和下一个方向的灯)

用了枚举






LampController类







MainClass类

这个纯调用整个控制系统






运行结果:







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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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