$与B开头的对象与方法

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<title>$与B开头的对象与方法</title>
<script type="text/javascript" src="jquery1.2.3.js"></script>


<script language="javascript">
// $(document).ready(function(){
// $("<font color=\"red\">这是动态添加的内容</font>").appendTo("#divObj");
// var t=$(document).find("div>p");
// //$(document.body).background( "black" );
//});


//$();是$(document);的简写方式
$(function(){
$("<font color=\"red\">这是动态添加的内容</font>").appendTo("#divObj");
var div=$("div");
var t=$(div).find("p");

var t1=$("div>p");

//获取所有的P元素,然后在前面插入指定参数的内容
$("p").before("<b>Hello World!!!</b>");

//在ID为ddd的层绑定click事件
$("#ddd").bind("click",function(){
window.alert($(this).text());
});

//text方法返回对象的内部文本,非HTML
var ddd_innerHTML=$("#ddd").text();


//为ID为ddd的层注册事件
$("#ddd").mouseover(function(){
window.alert("鼠标移过层");
});


//$.browser获取用户代理标签,判断是否是MSIE(TRUE OR FALSE)
var ismsie=$.browser.msie;


});
</script>
<body>
<div id="divObj"></div>
<div id="ddd" style="background:#D2D3D4;"><font color="blue">窗外的麻雀在电线杆上</font></div>
<p>one</p>
</body>
</html>
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对比。
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