输入输出

本文介绍了一个简单的Java类的设计,该类包含了姓名、性别和年龄三个属性,并提供了设置和显示这些属性的方法。通过实例化对象并调用相应的方法来展示如何使用这个类。
package rcr;




public class rcr{
         String name;
         String sex;
         int age;
         //定义类中的三个属性:姓名,性别,年龄
         void G(String n,String s,int a)
         {
        name=n;
        sex=s;
        age=a;
         }
       //创建方法获取类RCS中三个属性的值
         void S()
         {
        System.out.println("姓名:"+name);
        System.out.println("性别"+sex);
        System.out.println("年龄"+age);
         }
         //创建方法,显示类RCS中三个属性的值
public static void main(String[] args) {


// TODO Auto-generated method stub
            rcr zhang=new rcr();
            System.out.println("第一个人的信息");
            zhang.name="张三";
            zhang.sex="男";
            zhang.age=18;
            System.out.println("姓名:"+zhang.name);
            System.out.println("性别:"+zhang.sex);
            System.out.println("年龄:"+zhang.age);
            rcr li=new rcr();
            System.out.println("第二个人的信息");
            li.G("李四","女",20);
            li.S();
           //创建对象并调用对象所属的类中创建的属性和方法
}

这里写图片描述

毫米波雷达系统工作在毫米波频段,通过发射与接收电磁波并解析回波信号,实现对目标的探测、定位及识别。相较于传统雷达技术,该系统在测量精度、环境抗干扰性及气象适应性方面表现更为优越。本研究聚焦于德州仪器开发的IWR1843DCA1000型号毫米波雷达,系统探究其在多模态数据采集与多样化应用场景中的技术路径及创新实践。 IWR1843DCA1000传感器为一款高度集成的毫米波探测设备,采用调频连续波技术与多输入多输出架构,可执行高精度目标测量及成像任务。研究过程中,团队对该设备的性能参数进行了全面评估,并在下列领域展开应用探索: 在数据采集环节,借助专用硬件接口连接雷达传感器,实现原始信号的高效捕获。团队研发了配套的数据采集程序,能够实时记录传感器输出并执行初步信号处理,为后续分析构建数据基础。 通过构建FMCW-MIMO雷达仿真平台,完整复现了雷达波的发射接收流程及信号处理机制。该仿真系统能够模拟目标运动状态及环境变量对雷达波形的影响,为系统性能验证与参数优化提供数字化实验环境。 基于高分辨率测距能力,结合目标检测与轨迹追踪算法,实现对人体运动模式的精确重构。通过点云数据的解析,为行为模式分析与场景理解提供多维信息支撑。 利用雷达回波信号的深度解析,生成表征人体空间分布的热力图像。该技术为复杂环境下的定位问题提供了直观可视化解决方案。 针对精细手势动作的识别需求,应用机器学习方法对雷达生成的点云序列进行特征提取与模式分类,建立手势动作的自动识别体系。 通过分析人体表面对毫米波信号的反射特性,开发非接触式生理参数监测方法,可有效检测呼吸韵律与心脏搏动频率等生命体征指标,为健康监护领域提供新的技术途径。 本研究的顺利开展,不仅深化了IWR1843DCA1000雷达系统的应用研究层次,同时为毫米波技术在多元领域的拓展应用建立了技术支撑体系。通过实证分析与仿真验证相结合的研究模式,该项目为行业应用提供了可靠的技术参照与实践范例,有力推动了毫米波雷达技术的产业化进程。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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