J2ME的RMS读写实现

以下代码出自http://blog.youkuaiyun.com/hellogv/,引用请注明出处!

在实现RMS的读写前,首先要注意RMS对汉字不兼容,为了解决这个这个首要问题,首先要编写以下两个成员函数:

public byte[] StringtoBytes(String Str) { //写成字节

byte[] STB = null;

try {

ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();

DataOutputStream dos = new DataOutputStream(baos);

dos.writeUTF(Str);

STB = baos.toByteArray();

baos.close();

dos.close();

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

return STB;

}



public String BytesToString(byte[] rec) { //从字节读取内容

ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(rec);

DataInputStream dis = new DataInputStream(bais);

String BTS=null;

try {

BTS=dis.readUTF();

bais.close();

dis.close();

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

return  BTS;

}

//有上面的成员函数,接下来,就可以实现RMS的读写:

public String Read()//返回值就是上次保存的记录

   { try{

         rms=RecordStore.openRecordStore("XXXX",true,RecordStore.AUTHMODE_ANY,true);//XXXX就是记录集合

           int   NumberTotal =rms.getNumRecords();

           if (NumberTotal==0)//当记录到的电话号码数量为零

            return "";//返回空字符

           return BytesToString(rms.getRecord(1));//这里只读取一个记录

                  }

                  catch(Exception e){ return "";} //失败,没有读取任何信息

   }

public String Save(String Number)//保存Numb



{

 try{

      rms=RecordStore.openRecordStore("XXXX",true,RecordStore.AUTHMODE_ANY,true);//XXXX就是记录集合

      byte[] data = StringtoBytes(Number);//--------------以下只新建一条记录或者只修改一条记录

      if (rms.getNumRecords()==0)//没有任何记录

       rms.addRecord(data, 0, data.length);//创建记录

      if(rms.getNumRecords()==1)//只有当前一个记录

          rms.setRecord(1,data, 0, data.length);//修改记录

     rms.closeRecordStore();//--------------以上只新建一条记录或者只修改一条记录

     return "成功替换原号码\n新号码保存成功!";

    }

   catch(Exception e){

   try{

       rms.closeRecordStore();

       }

     catch(Exception ee){}}

return "不能保存新号码!";

}
潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 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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