RAPI

#include "rapi.h"
#pragma comment(lib,"D:\\My Documents\\Visual Studio 2005\\Projects\\copy12\\copy12\\rapi.lib")

//BUFFER_SIZE 1024

 

void CopyFilePCtoWinCE(CString strFileNamePC, CString strFileNamePPC)
{
    CFile oldFile;
    oldFile.Open(strFileNamePC, CFile::modeRead |CFile::typeBinary);
    int iLen = oldFile.GetLength();
    iLen = iLen / BUFFER_SIZE;
    BSTR bstr = strFileNamePPC.AllocSysString();
    SysFreeString(bstr);
    CeRapiInit();
    HANDLE h = CeCreateFile(bstr, GENERIC_READ | GENERIC_WRITE, 0, NULL,
        OPEN_ALWAYS, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL, NULL);
    char cTemp[BUFFER_SIZE];
    DWORD nbytes;
    int iTotBytes = 0;
    int iReaded=0;
    while((iReaded=oldFile.Read(&cTemp, BUFFER_SIZE)) >= 1)
        CeWriteFile(h, &cTemp, (DWORD)iReaded, &nbytes, NULL);
    CeCloseHandle(h);
    oldFile.Close();
    CeRapiUninit();
}

void CopyFileWinCEtoPC(CString strFileNamePPC, CString strFileNamePC)
{
    BSTR bstr = strFileNamePPC.AllocSysString();
    SysFreeString(bstr);
    CeRapiInit();

    HANDLE h;
    h = CeCreateFile(bstr, GENERIC_READ, FILE_SHARE_READ, NULL,
        OPEN_EXISTING, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL, NULL);

    CFile oldFile;
    oldFile.Open(strFileNamePC, CFile::modeCreate | CFile::modeWrite);

    char cTemp[BUFFER_SIZE];
    DWORD nbytes;
    CString s;

    while(CeReadFile(h, &cTemp, (DWORD)BUFFER_SIZE, &nbytes, NULL) == TRUE)
    {
        oldFile.Write(&cTemp, nbytes);
        if(nbytes < BUFFER_SIZE)
            break;
    }
    CeCloseHandle(h);
    oldFile.Close();
    CeRapiUninit(); 
}

BOOL DeleteFileFromCE(CString strFileNamePPC)
{
    BSTR bstr = strFileNamePPC.AllocSysString();
    SysFreeString(bstr);
    CeRapiInit();
    BOOL bRet = CeDeleteFile(bstr);
    CeRapiUninit();
    return bRet;
}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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