在已知文件的指定位置,写一个整数

本文介绍了一个使用C++进行文件操作的例子,演示了如何在指定位置写入整数值。通过定义一个联合体来实现int类型与字符数组之间的转换,从而能够直接将整数值写入文件的特定偏移地址。

// testWriteFile.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <string> union DWORD_CHAR { int nValue; char charBuf[4]; }; /* Name: writeFile2Int Description: 在已知文件的指定位置,写一个整数 这里假设,int类型占四个字节 Parameter:sFN 文件名 nWhere 准备写的位置(以零开始计数) nValue 具体值。 Remark: 若文件长度小于nWhere,数据写到文件位置0开始的地方 TestEnv: VS2008+SP1 32位程序 */ bool writeFile2Int(std::string sFN,int nWhere,int nValue) { FILE *fp = NULL; fp = fopen(sFN.c_str(),"rb+"); if (fp) { fseek(fp,nWhere,SEEK_SET); DWORD_CHAR dc; dc.nValue=nValue; fwrite(dc.charBuf,1,4,fp); fclose(fp); return true; } return false; } int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { std::string sFN="temp.txt"; int nWhere=16; int nValue=0x123456; writeFile2Int(sFN,nWhere,nValue); return 0; }

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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