第一篇博客随便写写

D语言简介:

操作系统级编程语言,功能强大,追求高效快速,可读易维护的实用性编程语言.目前最新2.074.1

1.概述

 1.1 风格:

C系语法,完全面向对象,契约式编程.

1.2 功能简介:

面向对象编程,支持类,模块,模板,单元测试,关联数组,代码文档,操作符重载,函数式编程,嵌套函数,函数字法,动态闭包.动态数组,关联数组,GC(可完全关闭),内联汇编,异常处理,同步原语,二进制级兼容C语言.

 1.3.编译器,及标准库:

编译器:DMD2,GDC,LDC;标准库:Phobos

 1.4.支持平台:

Windows,Linux,OSX,Unix.

2.语法

 2.1:数据类型

bool 8位字节,值0代表假,而1代表真
byte 8位符号值
ubyte 8位无符号值
short 16位符号值
ushort 16位无符号值
int 32位符号值
uint 32位无符号值
long 64位符号值
ulong 64位无符号值
cent 128位符号值
ucent 128位无符号值
float 32位 IEEE 754 浮点值
double 64位 IEEE 754 浮点值
real具体实现定义的浮点值,对于 x86,它为 80 位 IEEE 754 扩展实型
ifloat 浮点虚数
idouble 双精度虚数
creal 实型虚数
char 8位无符号 UTF-8 数
wchar  16位无符号 UTF-16 数
dchar 32位无符号 UTF-32 数

2.2关键字,保留字,特殊字

abstract   :抽象
alias  :别名
align :对齐
asm  :内联汇编
assert
auto
body
bool
break
byte
case
cast
catch
cdouble
cent
cfloat
char
class
const
continue
creal
dchar
debug
default
delegate
delete
deprecated :表示该段代码废弃
do
double
else
enum
export
extern
false
final
finally
float
for
foreach :顺序遍历
foreach_reverse:反顺遍历,不可用于关联数组
function
goto
idouble
if
ifloat
immutable :不变量
import
in
inout
int
interface
invariant :类不变量
ireal
is
lazy :函数形式参数
long
macro (unused)
mixin
module
new
nothrow
null
out
override
package
pragma
private
protected
public
pure
real
ref
return
scope :域属性
shared
short
static
struct
super
switch
synchronized
template
this
throw
true
try
typedef
typeid
typeof
ubyte
ucent
uint
ulong
union
unittest
ushort
version
void
volatile
wchar
while
with
__FILE__
__MODULE__
__LINE__
__FUNCTION__
__gshared
__traits特征
__vector
__parameters

2.3操作符

c系操作符,..,op


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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