鸿蒙完成图片上传


// 获取应用文件路径
let context = getContext(this) as common.UIAbilityContext;
let cacheDir = context.cacheDir;


export async function PickerPhoto() {
  const photoSelectOptions = new photoAccessHelper.PhotoSelectOptions();
  //只能选择一张图
  photoSelectOptions.maxSelectNumber = 1
  // 过滤选择媒体文件类型为IMAGE
  photoSelectOptions.MIMEType = photoAccessHelper.PhotoViewMIMETypes.IMAGE_TYPE

  const photoViewPicker = new photoAccessHelper.PhotoViewPicker();
  let url = await photoViewPicker.select(photoSelectOptions)
  if (url.photoUris.length >= 1) {
    return url.photoUris[0]
  } else {
    return
  }
}

/**
 * 将相册图片写入cache
 * @param photoImg
 * @returns arr
 */
function fixImgFn(photoImg: string) {
  let file = fs.openSync(photoImg, fs.OpenMode.READ_ONLY)
  let fileId = file.fd
  //定义不重复文件名
  let fileName = Date.now().toString()
  const ext = 'jpg'
  //定义全路径
  let fullPath = cacheDir + '/' + fileName + '.' + ext
  fs.copyFileSync(fileId, fullPath)
  return [`internal://cache/${fileName + '.' + ext}`, `${fileName + '.' + ext}`]
}

/**
 * 上传文件
 */
export function upLoad(photoImg: string) {
  const imgArr = fixImgFn(photoImg)
  const user: User = auth.getUser() as User
  let uploadConfig: request.UploadConfig = {
    url: baseURL + 'member/profile/avatar',
    header: {
      'Authorization': `Bearer ${user.token}`,
      'Content-Type': 'multipart/form-data'
    },
    method: 'POST',
    files: [{
      filename: imgArr[1],
      name: 'file',
      uri: imgArr[0],
      type: 'jpg'
    }],
    data: []
  }
  // 将本地应用文件上传至网络服务器
  try {
    request.uploadFile(context, uploadConfig)
      .then((uploadTask: request.UploadTask) => {
        uploadTask.on('complete', (taskStates: Array<request.TaskState>) => {
          for (let i = 0; i < taskStates.length; i++) {
            console.info(`apple upload complete taskState: ${JSON.stringify(taskStates[i])}`);
          }
        });
      })
      .catch((err: BusinessError) => {
        console.error(`apple Invoke uploadFile failed, code is ${err.code}, message is ${err.message}`);
      })
  } catch (error) {
    let err: BusinessError = error as BusinessError;
    console.error(`apple Invoke uploadFile failed, code is ${err.code}, message is ${err.message}`);
  }

}
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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