小白之路(3)——JAVA

本文介绍了Java编程语言的基础知识,包括类的基本结构及如何使用Scanner类进行输入操作,同时对比了System.out.println与System.out.print等输出方法的区别。

java的输入与输出:

学会了使用eclipse,遇到了很尴尬的一幕,我完全不知道JAVA的代码如何书写,着实摸不着头脑,只有硬着头皮百度,慢慢的学习。
首先学习的是java最简单的类(我也不是太懂,请自行百度)的形式:
class 类名{
....          //类体
}
紧接着里面接:
public static void main(String[] args){
...        //代码
}

我也不明白这是什么意思,我就将它记为格式:
class 类名{
public static void main(String[] args){
......//代码
}
}
注:以后我理解时会解释清楚的。
下面就是最常用的输入与输出了。

JAVA的输入:

用Scanner类(需要java.util.Scanner)(我目前就会这一种输入)
例如:
import java.util.Scanner;//Scanner类
public class Syetemin(这是类名) {
public static void main(String[] args){
 int a;//定义a为int型
 Scanner in = new Scanner(System.in);//构造Scanner类对象。
 a=in.nextInt();//输入a。
 System.out.println(a);//输出a。
}
}
这就是Scanner类简单的输入,上述例子为int型,其余类型也类似,自己可以多多尝试哦!


JAVA的输出:


1.System.out.printf(这种就和C语言中一样不做过多解释)
2.System.out.print:这种输出不换行。(可以输出变量名,常量,表达式。)
3.System.out.println:这种输出输出后换行。(可以输出变量名,常量,表达式。)
第一种:


        


第二种:


第三种:



按照自己的意志去做,不要听那些闲言碎语,你就一定会成

功。——纳斯雷丹•霍查

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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