54、深入了解 Android 传感器:原理、应用与最佳实践

深入了解 Android 传感器:原理、应用与最佳实践

1. 唤醒与非唤醒传感器

在 Android 系统中,若应用未持有唤醒锁(Wake Lock),一段时间的无用户交互会使系统的应用处理器进入低功耗挂起模式以节省电量。唤醒锁可强制处理器保持活跃。

当处理器进入低功耗模式时,非唤醒传感器会继续耗电并生成事件,但不会唤醒处理器让应用接收和处理这些事件。若有硬件先进先出(FIFO)数据队列,这些事件会被存入队列。当队列达到最大容量时,旧事件会丢失,这意味着可能会损失以高电池成本收集的数据。因此,最佳做法是分别在 Activity 的 onResume onPause 方法中开始和停止监听传感器结果,确保非唤醒传感器仅在 Activity 活跃时耗电。

相反,唤醒传感器在其 FIFO 缓冲区满或达到请求更新时指定的最大延迟时会唤醒处理器。唤醒处理器会显著增加电池消耗,所以指定的延迟越大,传感器使用对电池的影响就越小。可使用以下方法判断传感器是否为唤醒传感器:

boolean isWakeup = sensor.isWakeUpSensor();

还可使用 maxFifoEventCount 方法查找传感器的最大 FIFO 队列大小。

2. 监测传感器结果

监测传感器观测值的方式取决于传感器的报告模式。

对于大多数传感器(连续报告、值变化时报告或由特殊触发报告的传感器),可通过实现 SensorEven

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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