iphone-common-codes-ccteam源代码 CCXmlParser.h

本文介绍了CCXmlParser,这是一个专门为iOS平台设计的XML解析器类。它利用了苹果提供的NSXMLParser进行XML文件的解析,并通过定义不同的回调方法来处理解析过程中遇到的各种情况,例如元素开始、元素结束及字符数据等。
// // xmlParser.h // htpp // // Created by MeMac.cn on 10-4-21. // Copyright 2010 cc_team. All rights reserved. // #ifndef CC_XML_PARSER #define CC_XML_PARSER #ifdef __OBJC__ #import <Foundation/Foundation.h> // SAX parse method #if __IPHONE_OS_VERSION_MAX_ALLOWED <= __IPHONE_4_0 @interface CCXmlParser : NSObject<NSXMLParserDelegate> #else @interface CCXmlParser : NSObject #endif { NSXMLParser *parser; //系统XML解析器 NSString *dataBuffer; //XML数据地址 NSString *currElementName; //内部使用,用于记录每次解析的元素名称 } @property (nonatomic, retain) NSXMLParser *parser; @property (nonatomic, retain) NSString *dataBuffer; - (id)init; - (void)dealloc; - (BOOL)startParse:(NSString *) dataBuffer parsedData:(id)baseXmlDataInfoPtr; //回调: 开始解析元素 - (void)parser:(NSXMLParser *)parser didStartElement:(NSString *)elementName namespaceURI:(NSString *)namespaceURI qualifiedName:(NSString *)qualifiedName attributes:(NSDictionary *)attributeDict; //回调: 解析元素数据 -(void)parser:(NSXMLParser *)parser foundCharacters:(NSString *)string; //回调: 解析元素尾 - (void)parser:(NSXMLParser *)parser didEndElement:(NSString *)elementName namespaceURI:(NSString *)namespaceURI qualifiedName:(NSString *)qName; //解析过程出现错误 - (void)parser:(NSXMLParser *)parser parseErrorOccurred:(NSError *)parseError; @end #endif // __OBJC__ #endif // CC_XML_PARSER_H
可能有更新:

googlecode链接地址: http://code.google.com/p/iphone-common-codes-ccteam/source/browse/trunk/CCFC/files/CCXmlParser.h

github地址: https://github.com/cxsjabc/iphone-common-codes-ccteam/tree/master/CCFC/files/CCXmlParser.h



【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 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DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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