使用ActionScript 将监听器与事件相关联

本文介绍了一个使用Flex创建的简单货币转换器应用程序。该应用通过事件监听器响应用户点击,实现从美元到日元的货币转换,并显示结果。文章详细展示了如何设置事件监听以及处理用户输入。
 
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<!-- 在mx:Application标签中,输入随后的属性值以便createListener()功能函数被调用,并且使事件监听器在程序被创建后立即被注册:  -->
<!-- 每当用户点击btnConvert 按钮,convertCurrency 事件监听器就被通知相应的触发事件已经发生。监听器函数执行货币计算并显示结果。    -->
<!-- 每当监听器的功能函数被调用时,Flex 创建一个事件对象并传递给监听器。因此,最好的办法是在监听器的功能函数中声明事件对象。因此,你在convertCurrency 函数中声明了一个叫e 的事件类型对象。  -->
<mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute" creationComplete="createListener();">
    
<mx:Script>
        
<![CDATA[
            public function createListener():void {   
                cmdConvert.addEventListener(MouseEvent.CLICK, convertCurrency);
            }
            public function convertCurrency(e:Event):void {  
                var rate:Number = 120;
                var price:Number = Number(txtPrice.text);
                if (isNaN(price)) {
                    lblResults.text = "Please enter a valid price.";
                } else {
                    price = price * rate;
                    lblResults.text = "Price in Yen: " + String(price);
                }
            }
        
]]>
    
</mx:Script>
    
<mx:Panel x="10" y="10" width="410" height="200" layout="absolute">
        
<mx:Label x="10" y="10" text="请输入美元" width="76"/>
        
<mx:Text y="10" id="txtPrice" height="20" text="10" enabled="true" width="149" x="81"/>
        
<mx:Button x="252" y="8" id="cmdConvert" label="转换"/>
        
<mx:Label x="10" y="59" id="lblResults" width="228" text="轮换后"/>
    
</mx:Panel>
    
</mx:Application>
同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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