android bluetooth classical pair

时间: 2023-05-13 14:02:29 浏览: 70
Android 蓝牙经典配对是指通过蓝牙技术,手机和其他蓝牙设备之间进行通信并建立一种信任关系,以便在日常生活中实现无线传输数据。要实现 Android 蓝牙经典配对,首先需要确保手机上的蓝牙功能已经开启,并且可以被其他设备扫描到。然后在手机的蓝牙设置中选择指定的蓝牙设备,该设备将开始进行配对过程,需要按照设备上的说明进行操作。常见的配对方式包括输入 PIN 码、确认数字等。 配对成功后,手机和蓝牙设备之间都会储存对方的信息,以便在以后连接时快速建立通信。通过经典蓝牙配对,我们可以连接各种设备,包括耳机、车载音响、键盘、鼠标、打印机、摄像头,甚至是其他智能设备,可以实现在不同设备之间快速、稳定、便捷的数据传输。同时,蓝牙芯片实现了低功耗功能,可以使设备持续时间更长,使用更加省电。在 Android 平台下,蓝牙经典配对技术的广泛应用,已经成为一个不可或缺的传输方式。
相关问题

classical network

经典网络是指在计算机科学领域中,早期应用广泛的网络结构类型。它指的是在互联网出现之前使用的传统网络结构。经典网络通常基于分层结构设计,由若干个网络层组成,每一层负责特定的功能。 在经典网络中,最常见的是OSI模型(开放系统互联模型)和TCP/IP模型(传输控制协议/互联网协议)这两种标准化网络模型。OSI模型被广泛接受并应用于网络协议的设计和实现,它将网络通信分为七个层次,包括物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。TCP/IP模型则将网络通信分为四个层次,包括网络接口层、网络层、传输层和应用层。 经典网络架构为数据传输提供了良好的结构和框架。例如,经典网络中的分层结构能够将不同的功能分配给不同的层次,提高了网络的可维护性和可扩展性。每个层次都有确定的功能和责任,使得网络的开发和管理更加简化。 然而,随着互联网的发展和技术的进步,经典网络逐渐被更为高级和复杂的网络架构所取代,如软件定义网络(SDN)和云计算等。这些新兴的网络架构更加灵活和可扩展,能够更好地适应现代应用的需求。 综上所述,经典网络是指互联网出现之前使用的传统网络架构类型,具有分层结构和规范化的网络模型。尽管在现代网络发展中逐渐被取代,但经典网络的设计思想和基本原理仍然对我们理解和构建网络系统有着重要的意义。

classical mechanics with matlab applications

经典力学是物理学的基础学科之一,研究物体在受力作用下的运动规律。它涉及质点的运动、力的作用、物体的相互作用等内容。经典力学不仅在科学研究中有着重要的地位,而且在工程和日常生活中也有广泛的应用。 Matlab是一种流行的科学计算软件,具有强大的数值计算和可视化功能。将经典力学与Matlab结合起来,可以有效地解决一些复杂的物理问题。 通过使用Matlab编程,我们可以实现诸如动力学、静力学、物体运动的轨迹、力学能量和动量的计算等经典力学中的数学模型。Matlab提供了丰富的函数和工具箱,使得我们能够更快、更准确地进行计算和分析。例如,我们可以使用Matlab编写程序来模拟天体运动、弹簧振动、小球滚动等力学问题,通过调整参数和初始条件,获得不同情况下的运动方程和结果。 另外,Matlab还能够进行力学系统的可视化,帮助我们更好地理解和解释问题。我们可以绘制物体的运动轨迹,绘制力的大小和方向的图形,通过动画展示物体的运动过程等,直观地呈现物体的行为。 综上所述,将经典力学与Matlab应用于科学研究和工程实践可以提高解决问题的效率和准确性。这种结合使得我们在分析和模拟物理系统时能够更好地理解和预测它们的行为,为进一步的理论探索和实验设计提供了有力的工具和平台。

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Please revise the paper:Accurate determination of bathymetric data in the shallow water zone over time and space is of increasing significance for navigation safety, monitoring of sea-level uplift, coastal areas management, and marine transportation. Satellite-derived bathymetry (SDB) is widely accepted as an effective alternative to conventional acoustics measurements over coastal areas with high spatial and temporal resolution combined with extensive repetitive coverage. Numerous empirical SDB approaches in previous works are unsuitable for precision bathymetry mapping in various scenarios, owing to the assumption of homogeneous bottom over the whole region, as well as the limitations of constructing global mapping relationships between water depth and blue-green reflectance takes no account of various confounding factors of radiance attenuation such as turbidity. To address the assumption failure of uniform bottom conditions and imperfect consideration of influence factors on the performance of the SDB model, this work proposes a bottom-type adaptive-based SDB approach (BA-SDB) to obtain accurate depth estimation over different sediments. The bottom type can be adaptively segmented by clustering based on bottom reflectance. For each sediment category, a PSO-LightGBM algorithm for depth derivation considering multiple influencing factors is driven to adaptively select the optimal influence factors and model parameters simultaneously. Water turbidity features beyond the traditional impact factors are incorporated in these regression models. Compared with log-ratio, multi-band and classical machine learning methods, the new approach produced the most accurate results with RMSE value is 0.85 m, in terms of different sediments and water depths combined with in-situ observations of airborne laser bathymetry and multi-beam echo sounder.

clear;clc parentdir = 'F:\data process\fMRI\fmrioutput'; % 定义储存各被试源文件的上级文件夹 cd(parentdir); % 进入这个上级文件夹 allsubjects = dir('sub*');%查找该文件夹下的所有被试 subinfos = numel(allsubjects); for i=1:numel(allsubjects) % 对每个被试进行循环 cursubject = allsubjects(i).name; % 找到当前被试的名字 matlabbatch=cell(1); curWPAT = fullfile(parentdir,cursubject,'WPAT'); curfucout=fullfile('F:\data process\fMRI\fmrioutput',cursubject,'WPAT') matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.dir = {curfucout}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.scans = cellstr(spm_select('ExtFPList', curWPAT, '^sw*.nii', Inf)) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.units = 'scans'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.RT = 2; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t = 16; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t0 = 8; %% matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.cond = struct('name', {}, 'onset', {}, 'duration', {}, 'tmod', {}, 'pmod', {}, 'orth', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.multi = {'D:\data process\fMRI\onsets\subject(i)_run1.mat'}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.regress = struct('name', {}, 'val', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.tempxx=dir(fullfile(curfucout,'rp*.txt')) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.hpf = 128; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.fact = struct('name', {}, 'levels', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.bases.hrf.derivs = [0 0]; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.volt = 1; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.global = 'None'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mthresh = 0.8; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mask = {''}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.cvi = 'AR(1)'; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.spmmat(1) = cfg_dep('fMRI model specification: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.write_residuals = 0; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.method.Classical = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.spmmat(1) = cfg_dep('Model estimation: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{2}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.name = 'Old'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.weights = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.sessrep = 'none'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.delete = 0; end;怎么改

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