jsp

本文介绍了一种使用Ajax技术结合jQuery插件实现文件上传过程中显示进度条的方法。通过禁用提交按钮防止重复提交,并在文件上传完成后重新启用按钮并隐藏进度条,展示上传结果。
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
pageEncoding="UTF-8"%>
<html>
<head>
<title>Ajax Process Bar</title>
<!-- <script type="text/javascript" src="progress.js"></script>-->
<script type="text/javascript" src="jquery-1.4.3.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jquery.form.js"></script>
<script type="text/javascript">
// 等待DOM加载
function showProgressBar() {
document.getElementById("sendButton").disabled=true;
document.getElementById("progressBar").style.visibility="visible";
}
$(document).ready(function() {
// 绑定"#myForm",然后加入回调函数
var options = {
dataType: 'xml' ,
success: function(responseXML) {
document.getElementById("progressBar").style.visibility="hidden";
document.getElementById("sendButton").disabled=false;
var message = $('message', responseXML).text();
alert(message);
}
};
$('#myForm').ajaxForm(options);

});
</script>
<head>
<body>

<form id="myForm" action="upload.do" method="post" enctype="multipart/form-data" onsubmit="showProgressBar();">
学生编码:<input type="text" name="code" value="001"><br>
学生姓名:<input type="text" name="name" value="zhangsan"><br>
附件1:<input type="file" name="file1" id="file1"><br>
附件2:<input type="file" name="file2" id="file2"><br>

<div id="progressBar"
style = visibility:hidden>
<img src="progress_bar.gif"/><font>正在上传,请等待......</font>
</div>

<input type="submit" value="提交" id="sendButton" >
<input type="reset">

</form>

<body>
</html>
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