尝鲜微软新桌面主题——Energy Blue

本文介绍在Windows XP系统尝鲜微软新桌面主题Energy Blue的方法。微软发布的主题包专为Tablet PC且需打SP2,可通过解压缩软件提取4个所需文件,将其放到系统指定文件夹,最后在显示属性中应用主题。还为懒人提供了打包下载方式。

尝鲜微软新桌面主题——Energy Blue

Updated on Sunday, November 14, 2004

Writen by Allen Lee

0. 缘起

Microsoft发布了新的Windows XP Media Center Edition 2005,这次它带来了新的桌面主题——Energy Blue(也被称为Royale)。想尝鲜却又苦闷着手头上只有Windows XP Professional/Home Edition的朋友,这次你们走运了!

o_XPMceCD.JPG

1. 原材料

微软官方发布了一个单独的Energy Blue主题包,可惜的是,官方页面声明这个主题包是专为Tablet PC而设的,而且还需要你在系统上面打上Service Pack 2

2. 提取所需文件

不过,我们清楚地知道,单纯的主题文件是不会对系统是否为Tablet PC存在挑剔的,于是我不直接遵循正常的安装流程,而是采用一些解压缩软件(例如WinRAR)把文件解压出来:

o_ExtractFile.JPG

而实际上,我们只需要提取如下4个文件:

  • royale.theme
  • royale.msstyles
  • shellstyle.dll
  • energybliss.jpg

3. 为新主题建立安居之所

我们知道Windows把主题文件都统一放在X:\WINDOWS\Resources\Themes文件夹里面(X是当前系统的盘符)。那么我们也在这里为Energy Blue安个家:

o_Folders.JPG

4. 让Energy Blue住进来

  • 安排royale.theme住进X:\WINDOWS\Resources\Themes;
  • 安排royale.msstyles住进X:\WINDOWS\Resources\Themes\Royale;
  • 安排energybliss.jpg住进X:\WINDOWS\Resources\Themes\Royale\Wallpaper;
  • 不过,shellstyle.dll就有点特殊,你得预留以下四个房间给它才行:
    • X:\WINDOWS\Resources\Themes\Royale\Shell\Homestead
    • X:\WINDOWS\Resources\Themes\Royale\Shell\Metallic
    • X:\WINDOWS\Resources\Themes\Royale\Shell\NormalColor
    • X:\WINDOWS\Resources\Themes\Royale\Shell\Royale

5. 万事俱备,只欠应用

把一切都安排好之后,你就可以在显示属性的主题选项卡里面选择Energy Blue主题了!看到这里的你可千万别告诉我你不知道怎么应用主题哟!

r_MyDesktop.JPG

6. 还要说些什么呢?

由于笔者使用的是英文版的Windows XP Professional,并且没有在其他的操作系统做过测试,所以,如果你使用着跟我不同的操作系统但又想尝尝鲜,那么你就要注意做足相关的准备功夫了。当然,如果你使用的是Windows 2000或者以下的操作系统,那么本文就仅供欣赏了!

7. 懒人有福!

现在,希望尝鲜而又懒得遵照前面所述的步骤的朋友,你们走运了!本桌面主题已经由dudu打包压缩并提供下载(点击这里下载压缩包),大家可以把下载所得的压缩包直接解压到X:\WINDOWS\Resources\Themes目录(X为当前系统所在盘符),然后应用Energy Blue主题就可以了。再一次感谢dudu提供帮助!

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。
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