参考暂存 方法 代码

//显示涨幅
publicstaticstringGet_Markup_Str(objectbuildingid)
...{
intthismonthprice=1;
intlastmonthprice=1;
intbid=Convert.ToInt32(buildingid);
stringSqlStr="select*fromhispricewherebuildingid="+bid;
SqlDataReaderDr
=SqlHelper.ExecuteReader(SqlHelper.CONNECTION_STRING,CommandType.Text,SqlStr);
intthismonth=DateTime.Now.Month;
intthisyear=DateTime.Now.Year;
if(Dr.HasRows)
...{
while(Dr.Read())
...{
if((Convert.ToInt32(Dr["hmonth"])==thismonth)&&(Convert.ToInt32(Dr["hyear"])==thisyear))
...{
thismonthprice
=Convert.ToInt32(Dr["price"]);
}


if((Convert.ToInt32(Dr["hmonth"])==(thismonth-1))&&(Convert.ToInt32(Dr["hyear"])==thisyear))
...{
thismonthprice
=Convert.ToInt32(Dr["price"]);
}


}

}

Dr.Close();

//计算涨幅
floatmark=(thismonthprice-lastmonthprice)/thismonthprice*100;
if(mark>0)
return"<spanstyle='color:#ff0000'>↑</span>"+String.Format("{0:N2}",Math.Abs(mark))+"%";
else
return"<spanstyle='color:#009900'>↓</span>"+String.Format("{0:N2}",Math.Abs(mark))+"%";

}
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值