android bluetooth开发基础-2基本概念

本文详细介绍了如何利用BluetoothAPIs完成蓝牙通信的关键步骤:设置蓝牙、发现设备、连接设备以及在设备间传输数据。重点阐述了BluetoothAPIs的组成部分及其在实现蓝牙连接过程中的作用。

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要进行蓝牙通信需要完成下面四个步骤:

  1. 设置蓝牙;
  2. 发现已经配对或者可用的附近的蓝牙设备;
  3. 连接设备;
  4. 在不同设备之间传输数据;

本文主要介绍如何使用Bluetooth APIs来完成上述四个步骤。

 

所有可用的Bluetooth APIs都包含在android.bluetooth包里。下面是创建蓝牙连接的类的总览:

BluetoothAdapter

代表本地的蓝牙适配器( local Bluetooth adapter) (Bluetooth radio). BluetoothAdapter是所有蓝牙通信的入口点。使用BluetoothAdapter,你能够探测其他蓝牙设备,获得一个bonded(已配对)的设备列表,使用一个知名的(know)MAC地址实例化一个BluetoothDevice,并创建一个BluetoothServerSocket来监听其他设备的通信。
BluetoothDevice
代表一个远程蓝牙设备,使用BluetoothSocket对另一个远程设备发出连接请求,或者查询该远程设备的名字、地址、类和连接状态。
BluetoothSocket
代表一个蓝牙socket的接口(类似于TCP socket)。这是应用程序通过InputStream或者OutputStream与其他蓝牙设备交换数据的连接点。
BluetoothServerSocket
表示一个开放的服务器socket,监听进入的连接请求(类似于TCP的ServerSocket)。为了连接两个Android设备,其中一个必须打开一个server socket。当一个远程蓝牙设备发出一个连接请求并被接受时,BluetoothServerSocket将返回一个已连接的BluetoothSocket。
 
BluetoothClass
描述了一个蓝牙设备的普通特性和能力,它提供了一系列描述一个设备的主要和次要设备类别和服务的只读属性。尽管这个类并不总是可靠地描述一个设备所有的蓝牙profile(配置)和所支持的服务,但它作为设备类型的一个提示是不错的。

在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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