Android PreferenceActivity和xml使用

本文介绍了一个关于Android应用中设置个性化偏好的示例代码。该示例包括如何使用PreferenceActivity来构建用户设置界面,并展示了如何通过CheckBoxPreference和EditTextPreference来收集用户的个人信息。此外,还提供了一个方法用于响应用户在界面上的选择。
1:DisposePreferences extends PreferenceActivity
2:addPreferencesFromResource(R.xml.preference_setting);

/*
* 单击列表选项 调用的动作
*/
@Override
public boolean onPreferenceTreeClick(PreferenceScreen preferenceScreen,Preference preference)
{
if ("user_info".equals(preference.getKey()))
{
findPreference("name").setEnabled(!findPreference("user_info").isEnabled());
}
return super.onPreferenceTreeClick(preferenceScreen, preference);
}

xml:
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<PreferenceScreen xmlns:android="http://schemas.android.com.apk/res/android">

<PreferenceCategory android:title="My Location">

<CheckBoxPreference android:key="network"
android:title="使用无线电" android:summary="使用无线网络查看应用程序(例如google地图)中的位置" />

<CheckBoxPreference android:key="gps"
android:title="启动GPS定位" android:summary="定位时精确到街道级别(取消选择可以节约电量)" />

</PreferenceCategory>

<PreferenceCategory android:title="Person Informations">

<CheckBoxPreference android:key="user_info"
android:title="是否保存个人信息" />

<EditTextPreference android:key="name"
android:title="姓名" android:summary="请输入真实姓名" />

<PreferenceScreen android:key="other"
android:title="其他个人信息" android:summary="是否工作、手机">

<CheckBoxPreference android:key="employee"
android:title="是否工作" />

<EditTextPreference android:key="phone"
android:title="手机" android:summary="请输入手机号码" />

</PreferenceScreen>

</PreferenceCategory>

</PreferenceScreen>
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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