WP7 IsolatedStorage--读取、保存二进制文件

本文介绍了如何在.NET应用中使用隔离存储空间进行二进制文件的操作,以MP3文件为例,详细展示了如何读取、保存及在隔离层存储空间中管理文件。

引用命名空间:

using System.IO;
using System.IO.IsolatedStorage;
using System.Windows.Resources;

二进制文件一般被认为是一组序列字节。一般来说一个二进制文件可能包含任何形式的二进制编码的数据类型。例如:.mp3文件,.jpg文件,.db文件都可以看做二进制文件。本篇内容将以MP3文件为例。

示例中首先检查文件是否已经存在,然后把“Hello.mp3”文件保存到隔离存储空间。

我们首先创建一个文件流,然后使用BinaryWriter和BinaryReader在隔离层存储空间中创建一个新的MP3文件并且把“Hello.mp3”的数据复制过去。

提示:分块读取文件有利于减少内存消耗和提高性能。

定义变量名称:

const string strFileName = "Hello.mp3";

保存MP3:

private void button1_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            StreamResourceInfo streamresouceinfo = Application.GetResourceStream(new Uri(strFileName, UriKind.Relative));
            using (IsolatedStorageFile myIsolatedStorage = IsolatedStorageFile.GetUserStoreForApplication())
            {
                if (myIsolatedStorage.FileExists(strFileName))
                {
                    myIsolatedStorage.DeleteFile(strFileName);
                }
                using (IsolatedStorageFileStream fileStream = new IsolatedStorageFileStream(strFileName, FileMode.Create, myIsolatedStorage))
                {
                    using (BinaryWriter binarywriter = new BinaryWriter(fileStream))
                    {
                        Stream resoucestream = streamresouceinfo.Stream;
                        long llength = resoucestream.Length;
                        byte[] buffer = new byte[32];
                        int readCount = 0;
                        using (BinaryReader binaryreader = new BinaryReader(streamresouceinfo.Stream))
                        {
                            while (readCount < llength)
                            {
                                int dActual = binaryreader.Read(buffer, 0, buffer.Length);//先读取到数组中
                                readCount += dActual;
                                binarywriter.Write(buffer, 0, dActual);//保存
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }

读取MP3:

private void button2_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            using (IsolatedStorageFile myIsolatedStorage = IsolatedStorageFile.GetUserStoreForApplication())
            {
                using (IsolatedStorageFileStream fileStream = myIsolatedStorage.OpenFile(strFileName, FileMode.Open, FileAccess.Read))
                {
                    this.mediaElement1.SetSource(fileStream);
                }
            }
        }



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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