Flex动态DataGrid 二

本文详细介绍了如何通过动态的datagrid实现图片、HTML内容与进度条的灵活展示,包括内置的itemRenderer功能及具体实现案例。
  相信大家看完我第一篇文章后,觉得动态的datagrid还是有点不够灵活还是有点想法。因为在实际使用中,datagrid有时候会遇到很多类型的问题,经常有些客户希望看到在datagrid里面的是图片,或者动态的不确定什么时候改显示图片或者什么时候显示html,在什么时候突然又要在下面个的格子里要显示一个进度条。所以我现在可以通过动态的title的办法解决相关问题。
  如果不没看第一篇文章请点链接:http://blog.youkuaiyun.com/arjick/archive/2011/05/27/645 0928.aspx
  首先通过动态的title显示图片和html我是已经内置有itemRenderer,直接通过修改titlexml1可以控制。例如 width="30%" type="html"> key1 key1 width="70%"> key2 key2 value1 value2 value3 value4 效果:
  
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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