Android GPS定位

本文详细介绍了如何在Android设备上使用LocationManager获取GPS坐标信息。通过设置LocationListener监听位置变化,可以实时获取经度、纬度及海拔等数据。此外,还提供了开启、关闭GPS及检查GPS状态的方法。

今天整了一天GPS问题,崩溃啊!!后来还好找到了一个解说详细的博文,一下豁然开朗。
原文地址:http://justsee.iteye.com/blog/657337

 

关于GPS值的获取,主要是使用到LocationManager,用法如下:

 

 

LocationManager locationManager = (LocationManager) getSystemService(Context.LOCATION_SERVICE);
locationManager.requestLocationUpdates(LocationManager.GPS_PROVIDER, 1000, 0, locationListener);

 

 :getSystemService是Activity的一个方法。Location更新的设置是每隔1000ms更新一次,并且不考虑位置的变化。最后一个参数是LocationListener的一个引用,这个类需要实现:

 

private final LocationListener locationListener = new LocationListener() {

		public void onLocationChanged(Location location) {
                        //如果需要去到GPS启动后取到的Location,必须用这个!
		}

		public void onProviderDisabled(String provider) {
			// Provider被disable时触发此函数,比如GPS被关闭 
			
		}

		public void onProviderEnabled(String provider) {
			//  Provider被enable时触发此函数,比如GPS被打开 
			
		}

		public void onStatusChanged(String provider, int status, Bundle extras) {
			// Provider的转态在可用、暂时不可用和无服务三个状态直接切换时触发此函数 
			
		}
		
	};

 

完成这些设定后,获取GPS的方法:

Location location = locationManager.getLastKnownLocation(LocationManager.GPS_PROVIDER); 
double latitude = location.getLatitude();     //经度 
double longitude = location.getLongitude(); //纬度 
double altitude =  location.getAltitude();     //海拔 

注:这里取到的GPS值是目前存储在GPS上的Location值,如果刚刚打开GPS就用这个方法取Location取到的会是上一次代开GPS时取到的旧值。等待GPS取得新值需要用LocationListener里的 onLocationChanged。

 

在运行程序前,还需要修改AndroidManifest.xml文件,在application中加入:

<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION"/>
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION"/>
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_LOCATION_EXTRA_COMMANDS"/>
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_MOCK_LOCATION"/>
<uses-permission android:name="android.permission.CONTROL_LOCATION_UPDATES"/>  

停止GPS运行:

locationManager.removeUpdates(locationListener)

检测GPS是否已经启动:

 

locationManagemer.isProviderEnabled(android.location.LocationManager.GPS_PROVIDER);
Toast.makeText(this, "Please open GPS!", Toast.LENGTH_SHORT).show();
 

 

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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