一元一次方程类

/* 
02.* 程序的版权和版本声明部分 
03.* Copyright (c)2013, 烟台大学计算机学院学生 
04.* All rightsreserved. 
05.* 作    者:   刘明亮 
06.* 完成日期: 2013 年 5 月 6 日 
07.* 版本号: v1.0 
08.* 输入描述: 
09.* 问题描述: 
10.* 输出: 
11.*/  

#include<iostream>
using namespace std;
class CEquation
{private:
	double a;     // 未知数系数
	double b;     // 常数项
	char unknown; // 未知数的符号
public:
	CEquation(double aa=0,double bb=0);
	friend istream &operator >> (istream &in,CEquation &e);
	friend ostream &operator << (ostream &out,CEquation &e);
	double Solve();   //返回解方程的结果
	char getUnknown();   //返回未知数用什么符号
};

CEquation::CEquation(double aa,double bb):a(aa),b(bb){}
istream &operator >> (istream &in,CEquation &e)
{
    char s2;
    cout<<"请输入方程式:";
	while(1)
	{
	cin>>e.a>>e.unknown>>e.b>>s2;
    if (s2=='=')
    break;
    cout<<"方程式格式不正确! 请重新输入\n";
	}
	return cin;

}
ostream &operator << (ostream &out,CEquation &e)
{
    cout<<e.a<<e.unknown<<e.b<<"=0\n";
    return cout;
}
double CEquation::Solve()
{
    return double(-a/b);
}
char CEquation::getUnknown()
{
    return unknown;
}
int main()
{
	CEquation e;
	cout<<"请输入一元一次方程(输入格式:3x-8=0):";
	cin>>e;   //在两次测试中,分别输入3x-8=0和5s+18=0
	cout<<"方程为:"<<e;
	cout<<"方程的解为:"<<e.getUnknown()<<"="<<e.Solve()<<endl; //对两次测试,分别输出x=...和s=...
	return 0;
}


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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