equal,final,==以及抽象类

本文详细介绍了Java中如何正确地比较对象以及equals方法的重写规则,并解释了基本数据类型与引用类型的区别。此外,还深入探讨了抽象类的特点和用法。

系统已经重写过equals方法的四大类:
java.io.File
java.lang.String
java.util.Date
八种封装类
它们在比较两个对象的时候,只看类型和内容,无论是否为同一对象.其他的类,如果要比较内容就要重写equals方法

比较基本数据类型要用==号,而比较字符串一定用equals

final和private不能同时使用,因为final是无法被继承,而private也是不能继承,放到一起没有意义.private方法都隐式的指定为final.

final修饰的基本数据类型数值不变,对于对象的引用,final使引用恒定不变,一旦引用被初始化指向一个对象,就无法再指向另一个对象,然而对象自身却是可以修改的,比如对象.类成员=数值;

抽象类:

1:抽象类中可以有构造方法,可以被继承的子类复写;

2:抽象类中一定有普通 的方法,继承自Object;

3:抽象类中可以有static方法和属性,用类名去调用

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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。
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