关于android+eclipse配置

本文详细介绍了在Windows环境下使用Eclipse配置NDK自动编译C/C++代码,生成so文件的过程。包括在bin/classes目录下使用javah命令生成头文件,不安装Cygwin的情况下配置ndk-build.cmd脚本,以及在Eclipse中新建Builder以实现自动编译。此外,还说明了如何在模拟器上运行生成的so文件。

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1,假如已经写好一个要用c++实现的java类,比如XXX。

cmd中进入到项目根目录的中bin/classes/目录下 :

执行如下命令:

  javah  com.example.项目名.XXX

然后就会在  生成文件:com_example_项目名.XXX.h


2,不安装Cygwin的情况下配置ndk

对于Windows环境下NDK的开发,如果使用的NDK是r7之前的版本,必须要安装Cygwin才能使用NDK,所以为Eclipse需要配置的builder,其实是执行Cygwin,然后传递ndk-build作为参数。在NDKr7开始,Google的Windows版的NDK提供了一个ndk-build.cmd的脚本,这样,就可以直接利用这个脚本编译,而不需要使用Cygwin了。只需要为Eclipse Android工程添加一个Builders,就能让Eclipse自动编译NDK。


(3)eclipse新建并配置一个Builder:
  (a)Project->Properties->Builders->New,新建一个Builder。
  (b)在弹出的【Choose configuration type】对话框,选择【Program】,点击【OK】:
  (c)在弹出的【Edit Configuration】对话框中,配置选项卡【Main】。
       在“Name“中输入新builders的名称(我取名为Ndk_Builder)。
       在“Location”中输入nkd-build.cmd的路径。
      (我的是D:\AndroidDev\android-ndk-r7\ndk-build.cmd,根据各自的ndk路径设置,也可以点击“Browser File System…”来选取这个路径)。
       在“Working Diretcoty”中输入${workspace_loc:/TestNdk}(也可以点击“Browse Workspace”来选取TestNdk目录)。
 
  (d)【Edit Configuration】对话框中,配置选项卡【Refresh】。
      勾选“Refresh resources upon completion”,
      勾选“The entire workspace”,
      勾选“Recuresively include sub-folders”。
 
  (e)【Edit Configuration】对话框中,配置选项卡【Build options】。
      勾选“After a “Clean””,
      勾选“During manual builds”,
      勾选“During auto builds”,
      勾选“Specify working set of relevant resources”。
 
      点击“Specify Resources…”
      勾选TestNdk工程的“jni“目录,点击”finish“。
点击“OK“,完成配置。
OK,到这里Eclipse就能够自动调用NDK编译jin目录下的C/C++代码了。

记住,ndk的整个路径不能有空格,否则出错。

开始测试:

编辑com_ndk_test_JniClient.c并保存后,

项目可能会报出很多problem,但是这是没问题的,将problem删除,clean一下项目,会生成so文件


可以看到工程下的obj/local/armeabi目录下将自动生成libXXXNdk.so库。

添加后打开Configure Build Path,勾上所添加的so文件,eclipse是默认不会自动帮你勾上的



3,在模拟器上运行时,需要将so文件导入到模拟器的文件系统system/lib 

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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