JDBC了解(4)->元数据

本文介绍如何使用Java通过Connection对象获取DatabaseMetaData对象来了解数据库的元数据信息,包括获取用户名和数据库列表等。同时,文章还介绍了如何通过ResultSetMetaData对象获取查询结果的元数据,如列数、列名和列别名。

(1)DatabaseMetaData

Connection类对象->DatabaseMetaData类对象(描述数据库的元数据对象)

                                   该对象用于获取数据库里面有什么。


                   data是DatabaseMetaData的类对象

                       data=conn.get

                     String userName=data.getUserName();获取帐号有哪些

                       ResultSet rs=data.getCatalog();获取数据库里有什么数据库

(2)ResultSetMetaData

这个类可以获取数据库返回信息的列的数量、列名、列的别名

getConnection()      preparedStatement(sql)   executeQuery()    getMetaData()

Connection->PreparedStatement->ResultSet->ResultSetMetaData


int columnCount=rsmd.getColumnCount();获取列的数量

for(int i=0;i<columnCount;i++){

String columnName = rsmd.getColumnName(i+1);

String columnLabel = rsmd.getColumnLabel(i+1);

}

   

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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