iOS开发之──传感器使用

本文介绍了iPhone4中使用的各种传感器技术,包括影像传感器、亮度传感器、磁阻传感器等,并重点介绍了加速度传感器和角加速度传感器的API使用方法。

在实际的应用开发中,会用到传感器,下面首先介绍一下iphone4的传感器,然后对一些传感器的开发的API作一简单介绍。

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在实际的应用开发中,会用到传感器,下面首先介绍一下iphone4的传感器,然后对一些传感器的开发的API作一简单介绍

一、 iPhone 4的传感器技术

进入正题,iPhone 4到底用上了哪些传感器呢?

1) 影像传感器

简单说就是相机镜头,由于只牵涉到微光学与微电子,没有机械成份在里头,即便加入马达、机械驱动的镜头,这类的机械零件也过大,不到「微」的地步,所以此属于光电半导体,属于光学、光电传感器。

2) 亮度传感器

外界并不清楚iPhone 4用何种方式感应环境光亮度,而最简单的实现方式是用一个光敏电阻,或者,iPhone 4直接用影像传感器充当亮度侦测,也是可行。无论如此,此亦不带机械成份,属于光电类传感器,甚至可能不是微型的,只是一般光学、光电传感器。

3) 磁阻传感器

简单讲就是感测地磁,这样讲还是太学名,感应地磁就是指南针原理,将这种地磁感应电子化、数字化,就称为数字指南针(Digital Compass)。老实说,数字指南针技术比较偏玩具性,因为用来感测地磁的磁阻传感器,很容易受环境影响(如高压电塔旁、马达旁),必须时时校正才有 用。

磁阻传感器目前没有被视为热门的MEMS组件,有些MEMS组件会追加整合磁阻感测能力(如ADI的产品,且目标应用是鱼雷用途),但一般而言磁阻传感器尚无迫切微型化的迹象。

4) 近接传感器

近接传感器的实现技术非常多种,可以是红外线(例如便利商店的自动门、男生公共厕所的自动冲水器)、可以是超音波、雷射等,太多太多。同样的,Apple没讲,我们只能乱猜或尽可能网搜,不过,近接传感器也没有迫切微型化的需要,不在热门MEMS组件之列。

5) 声波传感器

学名声波传感器,俗名麦克风。是的,iPhone 4 为了强化声音质量,使用2组麦克风与相关运算来达到降噪(降低噪音)的效果,这种技术称为数组麦克风(Array MIC),事实上早在Apple实行之前,2004年Wintel就已经在PC上提出过,差别是Apple用于手机,Wintel用于PC。

麦克风需要微型化吗?是的,需要,相当需要,且使用一个以上的麦克风,麦克风的体积缩小需求就更迫切,麦克风也牵涉到机械(声波会使微型机械振动),并将机械振动转换成电子信号,因此微型化的麦克风,是个不折不扣的MEMS传感器。

6) 加速度传感器

俗称加速规、G-Sensor,可以感应物体的加速度性。事实上加速度传感器的实现方式也是许多种,MEMS只是手法之一,用MEMS实现加速度传感器确实是目前的趋势。

加速度传感器一般有「X、Y两轴」与「X、Y、Z三轴」两种,两轴多用于车、船等平面移动为多,三轴多用于飞弹、飞机等飞行物。而不用多说,Wii遥控器也是用三轴,iPhone可以感应实体翻转而自动对应翻转画面,也是靠这个传感器。

7) 角加速度传感器

更简单讲就是陀螺仪,陀螺仪实现技术有机械式与光学(红外线、雷射)式,第六项的加速度传感器比较能感测平移性,但对于物体有个轴心,进行角度性的移动, 则其感应效果不如陀螺仪好,所以许多应用多半是混何使用加速度传感器与陀螺仪,而今iPhone 4也从善如流。不过,iPhone 4确实是率先使用陀螺仪的手机。

二、常用使用方法

在我们应用中应用最多有加速度传感器,角度加速度伟感器,这两个主要应用在需要重力感应的应用中,在公开的API中UIAccelerometer类实现相应的功能;磁阻传感器主要应用于需要指示方向的应用中,在公开的API中CLLocationManager类实现相应的功能,上述几个使用方法今天不作介绍;而影像传感器和亮度传感器的使用方法,是否有公开的API,限于本人的学术水平,还未查到使用方法;今天主要介绍近接传感器的用法,代码如下:

  1. [[UIDevice currentDevice] setProximityMonitoringEnabled:YES]; 
  2.  
  3. [[NSNotificationCenter defaultCenter] addObserver:self 
  4.  
  5.                                          selector:@selector(sensorStateChange:) 
  6.  
  7.                                              name:@"UIDeviceProximityStateDidChangeNotification" 
  8.  
  9.                                            object:nil]; 
  10.  
  11. -(void)sensorStateChange:(NSNotificationCenter *)notification; 
  12.  
  13.  
  14.     if ([[UIDevice currentDevice] proximityState] == YES) { 
  15.  
  16.         NSLog(@"Device is close to user"); 
  17.  
  18.         //在此写接近时,要做的操作逻辑代码 
  19.  
  20.     }else
  21.  
  22.         NSLog(@"Device is not close to user"); 
  23.  
  24.     } 
  25.  
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
<think>我们正在讨论的是在不使用ARKUI原生开发的情况下编写UTS插件的方法。根据引用[1]和[2],我们知道在uni-app x框架中,UTS代码会被编译为各平台的原生代码,在鸿蒙平台上则编译为ArkTS。但是,用户希望不使用ARKUI原生开发,这意味着我们可能不直接编写ArkTS代码,而是通过UTS语言编写,并依赖编译器的转换。 然而,需要注意的是,UTS插件本身就是为了调用原生能力。在鸿蒙平台上,UTS插件最终还是要转换为ArkTS代码并调用ArkUI的API。所以,严格来说,我们无法完全避免ArkUI,因为这是鸿蒙应用开发的UI框架。 但是,我们可以这样理解用户的需求:用户希望尽可能少地接触原生ArkUI的开发,而主要使用UTS语言编写逻辑,通过uni-app x的框架能力来间接使用原生功能。 因此,我们可以采取以下策略: 1. **使用UTS语言封装鸿蒙原生API**:通过UTS语言编写插件,调用鸿蒙的原生API(这些API可能是非UI的)。例如,调用系统服务、硬件能力等,而不涉及ARKUI的视图组件。 2. **利用uni-app x的条件编译**:通过条件编译,针对鸿蒙平台编写特定的UTS代码,这些代码在编译时会被转换成ArkTS。但我们不直接写ArkTS,而是写UTS,由编译器转换。 3. **使用uni-app x提供的跨平台API**:uni-app x提供了一套跨平台的API,这些API在鸿蒙平台上会映射到ArkUI的相应实现。这样,我们可以使用这些跨平台API而不直接使用ARKUI。 4. **编写纯逻辑的UTS插件**:如果插件不涉及UI,而是纯逻辑(比如计算、数据处理、网络请求等),那么我们可以完全用UTS编写,然后编译到鸿蒙平台时,编译器会将其转换为ArkTS(纯逻辑部分)。 5. **对于必须使用UI的情况**:如果插件需要自定义UI,那么我们必须使用ARKUI。但是,我们可以通过UTS组件的方式封装,在uni-app x的页面中使用该组件,而不需要开发者直接编写ArkUI的声明式UI。 所以,针对用户的问题,我们可以这样回答: 虽然最终在鸿蒙平台上运行的是ArkTS代码(因为这是鸿蒙的运行时要求),但我们可以通过以下方式避免直接编写ARKUI代码: - 尽量编写非UI的插件,比如调用系统服务(如扫码、蓝牙、传感器等)的插件,这些插件主要使用鸿蒙的非UI原生API。 - 使用UTS语言编写,编译器会自动转换为ArkTS。我们只需要在UTS中调用鸿蒙的API,这些API的声明可以通过扩展UTS的类型声明文件来引入。 具体步骤: 1. 创建UTS插件项目(参考之前的目录结构)。 2. 在`app-harmony`目录下,我们编写UTS代码(.uts文件),在其中使用鸿蒙的API。注意,这些API需要我们在UTS中声明其类型(如果还没有现成的声明)。 3. 使用条件编译,将鸿蒙平台特定的代码放在`app-harmony`目录下。 4. 在UTS代码中,我们不创建任何自定义的UI组件,而是使用鸿蒙提供的服务类API。 例如,我们要封装一个获取设备信息的插件: 步骤1:插件项目结构 ``` uts-deviceinfo/ ├── utssdk │ ├── app-android // 安卓平台实现 │ ├── app-ios // iOS平台实现 │ └── app-harmony // 鸿蒙平台实现 │ └── index.uts // 鸿蒙平台代码 ├── index.uts // 插件主入口 ├── package.json └── plugin.json ``` 步骤2:在`app-harmony/index.uts`中编写代码 我们需要先声明鸿蒙的设备信息API(以获取设备型号为例): ```ts // 声明鸿蒙的deviceInfo模块 declare namespace deviceInfo { function getModel(): string; } // 或者通过导入原生模块的方式(如果UTS支持) // 注意:目前UTS对鸿蒙的原生模块导入方式可能还在完善中,这里假设我们可以声明 // 另一种方式:通过扩展机制导入,具体需要参考UTS的文档 // 实际实现 export function getDeviceModel(): string { // 在鸿蒙平台上调用原生API // 注意:这里我们假设已经通过某种方式获得了deviceInfo对象 // 具体调用方式需要参考鸿蒙的API文档 // 例如:return deviceInfo.getModel(); // 由于UTS最终会编译为ArkTS,因此这里可以调用ArkTS的API,但需要确保类型正确 // 我们可以使用条件编译来区分平台 // @ts-ignore (如果类型检查报错,可以忽略,因为只会在鸿蒙平台编译) let deviceInfo = requireNativeModule('@ohos.deviceInfo'); return deviceInfo.model; } ``` 步骤3:在插件的入口文件`index.uts`中暴露统一的接口 ```ts // index.uts import { getDeviceModel as getHarmonyDeviceModel } from './utssdk/app-harmony/index.uts' // 根据平台条件编译 export function getDeviceModel(): string { // 条件编译:鸿蒙平台 // 注意:UTS的条件编译语法 // @ts-ignore if (process.env.UNI_PLATFORM === 'app-harmony') { return getHarmonyDeviceModel(); } // 其他平台实现... return ''; } ``` 步骤4:在uni-app x中使用 ```ts import { getDeviceModel } from '@/uni_modules/uts-deviceinfo' export default { onLoad() { const model = getDeviceModel(); console.log(`设备型号:${model}`); } } ``` 这样,我们就实现了一个不涉及ARKUI的UTS插件,它只调用鸿蒙的设备信息API。 注意事项: - 目前UTS对鸿蒙的原生API支持还在不断完善中,部分API可能需要手动声明类型。 - 如果插件需要调用UI相关的API,则无法避免使用ARKUI,但我们可以通过封装组件的方式,让组件使用者(开发者)无需接触原生代码。 因此,总结:我们可以通过编写纯逻辑的UTS插件来避免使用ARKUI,但如果插件需要UI,则必须使用ARKUI(但我们可以封装成UTS组件,使用者无需编写ArkUI代码)。 相关问题: 1. 如何为鸿蒙平台的原生API编写UTS类型声明? 2. 在UTS插件中,如何调用鸿蒙的非UI原生能力? 3. UTS插件如何实现多平台适配? 4. 如何测试针对鸿蒙平台的UTS插件? 5. 在uni-app x中,如何导入鸿蒙的第三方库? 生成答案: </think>### 不使用ARKUI原生开发编写UTS插件的方法 根据引用内容,在不使用ArkUI原生开发的情况下编写UTS插件是完全可行的。以下是具体方法和步骤: #### 核心思路 1. **纯UTS语言开发** 完全使用UTS语言编写插件逻辑(引用[3]),编译器会自动将其转换为目标平台原生代码 ```ts // 纯UTS插件示例 (utils.uts) export function formatTime(timestamp: number): string { const date = new Date(timestamp) return `${date.getHours()}:${date.getMinutes()}` } ``` 2. **跨平台API调用** 通过uni-app的跨平台API替代原生API调用(引用[1][4]) ```ts // 使用uni-app API替代原生功能 export function takePhoto(): void { uni.chooseImage({ count: 1, success: (res) => { uni.$emit('PHOTO_TAKEN', res.tempFilePaths[0]) } }) } ``` 3. **条件编译实现平台差异** 使用UTS的条件编译处理平台差异(引用[2]) ```ts // 平台差异化处理 export function vibrate(duration: number): void { // 鸿蒙平台 // #ifdef APP-HARMONY uni.vibrateShort({}) // #endif // Android平台 // #ifdef APP-ANDROID UTSAndroid.vibrate(duration) // #endif } ``` #### 具体实践步骤 1. **创建纯UTS插件结构** ```bash uni_modules/ └── uts-pure-plugin/ ├── utssdk/ │ ├── index.uts # 主逻辑 │ └── utils.uts # 工具函数 ├── package.json └── plugin.json ``` 2. **plugin.json配置** ```json { "name": "uts-pure-plugin", "type": "uts", "platforms": { "app": { "plugins": [ { "type": "module", "name": "pureModule", "class": "PureModule" } ] } } } ``` 3. **实现插件逻辑(index.uts)** ```ts // 导出纯逻辑API export function calculateDistance( lat1: number, lon1: number, lat2: number, lon2: number ): number { // Haversine公式实现 const R = 6371 // 地球半径(km) const dLat = deg2rad(lat2 - lat1) const dLon = deg2rad(lon2 - lon1) const a = Math.sin(dLat/2) * Math.sin(dLat/2) + Math.cos(deg2rad(lat1)) * Math.cos(deg2rad(lat2)) * Math.sin(dLon/2) * Math.sin(dLon/2) return R * 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1-a)) } function deg2rad(deg: number): number { return deg * (Math.PI/180) } ``` 4. **在UniApp中使用** ```vue <script> import { calculateDistance } from '@/uni_modules/uts-pure-plugin' export default { methods: { checkLocation() { const dist = calculateDistance(31.2304, 121.4737, 39.9042, 116.4074) console.log(`上海到北京距离: ${dist.toFixed(2)}km`) } } } </script> ``` #### 适用场景 1. **数据处理插件**:加解密、格式转换、计算工具等 2. **网络通信**:封装特定协议的通信逻辑 3. **设备信息获取**:通过uni API获取设备信息 4. **算法实现**:图像处理、数据压缩等纯计算逻辑 5. **业务逻辑封装**:支付流程、认证逻辑等 #### 优势与限制 **优势**: - 完全跨平台,一份代码多端运行(引用[1][4]) - 避免原生开发复杂性,降低学习成本 - 开发效率高,调试方便 - 自动类型检查提高代码质量(引用[3]) **限制**: - 无法直接调用平台专属API(需通过条件编译解决) - 性能敏感场景不如原生优化 - 复杂硬件交互功能受限 > 该方法充分利用了UTS语言"编译为各平台原生语言"的特性[^1][^3],通过uni-app的跨平台API层避免直接操作原生UI框架,实现"一次编写,多端运行"的开发体验[^4]。
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