File "F:\惯性导航\代码\实验二\enu2xyz.ui", line 252 <string>°</string> ^ SyntaxError: invalid character '°' (U+00B0)

时间: 2024-04-02 19:34:59 浏览: 33
这个错误提示显示在第252行中有一个无效字符'°' (U+00B0)。您可以打开 "enu2xyz.ui" 文件，然后找到第252行，检查是否存在特殊字符，例如度数符号或其他非ASCII字符。如果有，请将其替换为正确的字符。此外，还需要确保文件编码为UTF-8格式。在保存文件时，您可以尝试使用不同的编码格式，例如 ANSI 或 UTF-8，看是否能解决问题。
相关问题

File "F:\惯性导航\代码\实验二\enu2xyz.ui", line 255 <string>&deg°</string> ^ SyntaxError: invalid character '°' (U+00B0)

这个错误是因为你在 XML 文件中使用了一个非 ASCII 字符 '°'，它的 Unicode 编码为 U+00B0，但 XML 文件只允许使用 ASCII 字符。解决这个问题的方法是使用该字符的 ASCII 码替代它。 在 XML 文件中，可以使用 "&#176;" 来表示度符号 '°'。你可以将该字符替换为 "&#176;"，然后再运行程序，就不会报这个错误了。

File "F:\惯性导航\代码\实验二\enu2xyz.ui", line 31 <string>椭球参数（默认为cgcs2000）</string> ^ SyntaxError: invalid character '（' (U+FF08)

这个错误提示显示在第31行中有一个无效字符'（' (U+FF08)。您可以打开 "enu2xyz.ui" 文件，然后找到第31行，检查是否存在特殊字符，例如括号或其他非ASCII字符。如果有，请将其替换为正确的字符（例如使用英文括号）。此外，还需要确保文件编码为UTF-8格式。在保存文件时，您可以尝试使用不同的编码格式，例如 ANSI 或 UTF-8，看是否能解决问题。
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如果你使用的是开发工具，如 Qt Creator，可以在界面设计器中打开 enu2xyz.ui 文件，找到对应的 QLabel 控件，将其文本中的 '°' 修改为 '°'，然后重新编译程序即可。 我看着上述答案这两个角度符号表示为什么一样呢

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/** * @brief Transform data expressed in ENU to aircraft frame. * Assumes quaternion represents rotation from ENU to aircraft frame. */ template<class T> inline T transform_frame_enu_aircraft(const T &in, const Eigen::Quaterniond &q) { return detail::transform_frame(in, q); }

这段代码是一个C++模板函数，用于将以ENU（东北天）坐标系表示的数据转换为飞机坐标系表示，其中假设四元数表示从ENU到飞机坐标系的旋转。 函数调用时需要传入两个参数：in表示待转换的数据，q表示ENU到飞机坐标系...

帮我改进这段代码 Set<String> packageSet = new HashSet<>(); String classPath = "D:\\临时文件\\jar加工\\poi-scratchpad-4.1.2.jar"; String[] aa = classPath.split(";"); for(int i=0; i<aa.length; i++){ System.out.println("----------------------------------------------------------------------"+aa[i]); try { JarFile jarFile = new JarFile(aa[i]); Enumeration enu = jarFile.entries(); while (enu.hasMoreElements()) { JarEntry jarEntry = (JarEntry) enu.nextElement(); String name = jarEntry.getName(); if (name.endsWith(".class") && (name.startsWith("com") || name.startsWith("org"))) { packageSet.add("exports " + name.substring(0, name.lastIndexOf("/")).replace("/", ".") + ";"); } } packageSet.forEach(position -> { System.out.println(position); }); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }

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这段代码是一个函数，其功能是将一个经纬度坐标转换为高斯投影坐标系下的坐标。函数接收4个参数：经度、纬度、投影区域模式和自定义中央经线。其中，经度和纬度是输入参数，表示待转换的点坐标；投影区域模式和...

enu:34.2196,108.9594

enu:34.2196,108.9594 是一个坐标。根据这个坐标可以确定一个地理位置，它位于中国陕西省西安市雁塔区。这个位置可能是一个建筑物、公园、广场等等。如果有更多的信息，如街道名称、门牌号码等，那么就能更加精确...

function sol_kf(filename)%pos文件 global glc; %read solution file solution=readGINavsol(filename); n=size(solution,1); %initialize 初始化 x = zeros(6,1);%state vector xP = zeros(6,6);%covariance of x协方差阵 sqrt_accPSD_hor=15;%m/s^2/sqrt(Hz) sqrt_accPSD_up=0.1;%m/s^2/sqrt(Hz) %三个方向 accPSD_enu =zeros(3,3); accPSD_enu(1,1)=(sqrt_accPSD_hor)^2; accPSD_enu(2,2)=(sqrt_accPSD_hor)^2; accPSD_enu(3,3)=sqrt_accPSD_up^2; bInitialized=0; time_x = solution(1).time; %all epochs for m=1:n %load data of new epoch sol = solution(m); Cne=xyz2enu(sol.pos);%转换到地球坐标系 accPSD=Cne'*accPSD_enu*Cne; vel=sol.vel'; pos=sol.pos'; posP=[sol.posP(1) sol.posP(4) sol.posP(6); sol.posP(4) sol.posP(2) sol.posP(5); sol.posP(6) sol.posP(5) sol.posP(3)]; velP=[sol.velP(1) sol.velP(4) sol.velP(6); sol.velP(4) sol.velP(2) sol.velP(5); sol.velP(6) sol.velP(5) sol.velP(3)]; dt = timediff(sol.time,time_x); if dt>15 bInitialized=0; end %initialize if ~bInitialized x = [pos; vel]; xP=zeros(6,6); xP(1:3,1:3)= eye(3)*1e16; xP(4:6,4:6)= eye(3)*100; if sol.posP(1)>0 xP(1:3,1:3)= posP; end if sol.velP(1)>0 xP(4:6,4:6)= velP; end time_x = sol.time; bInitialized=1; continue; end %%%%%%%%%%%%%%%to do%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %step 1: prediction %Q计算系统噪声协方差阵 %step 2: update %R 观测噪声协方差阵 这是使用MATLAB实现卡尔曼滤波的代码，请帮我完成它

好的，我会帮您完成这段代码。 首先，我们需要计算系统噪声协方差阵 Q，可以使用以下代码： dt = timediff(sol.time,time_x); Q = zeros(6,6); Q(1:3,1:3) = eye(3)*sqrt_accPSD_hor^2*dt^3/3; Q(1:3,4:6) = ...

function sol_kf(filename) global glc; %read solution file solution=readGINavsol(filename); n=size(solution,1); %initialize 对状态进行初始化 x = zeros(6,1);%state vector 状态向量 xP = zeros(6,6);%covariance of x 协方差 %过程噪声密度 sqrt_accPSD_hor=15;%m/s^2/sqrt(Hz) sqrt_accPSD_up=0.1;%m/s^2/sqrt(Hz) accPSD_enu =zeros(3,3); accPSD_enu(1,1)=(sqrt_accPSD_hor)^2; accPSD_enu(2,2)=(sqrt_accPSD_hor)^2; accPSD_enu(3,3)=sqrt_accPSD_up^2; bInitialized=0; time_x = solution(1).time; %all epochs for i=1:n %load data of new epoch sol = solution(i); %转换矩阵 Cne=xyz2enu(sol.pos); %转换至地球坐标系下 accPSD=Cne'*accPSD_enu*Cne; vel=sol.vel'; pos=sol.pos'; %临时变量进行存储 posP=[sol.posP(1) sol.posP(4) sol.posP(6); sol.posP(4) sol.posP(2) sol.posP(5); sol.posP(6) sol.posP(5) sol.posP(3)]; velP=[sol.velP(1) sol.velP(4) sol.velP(6); sol.velP(4) sol.velP(2) sol.velP(5); sol.velP(6) sol.velP(5) sol.velP(3)]; dt = timediff(sol.time,time_x); %如果时间差很大，说明时间中断很久，则需要重新进行初始化 if dt>15 bInitialized=0; end %initialize if ~bInitialized x = [pos; vel]; xP=zeros(6,6); xP(1:3,1:3)= eye(3)*1e16; xP(4:6,4:6)= eye(3)*100; if sol.posP(1)>0 xP(1:3,1:3)= posP; end if sol.velP(1)>0 xP(4:6,4:6)= velP; end time_x = sol.time; bInitialized=1; continue; end %%%%%%%%%%%%%%%to do%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %step 1: prediction %Phi %Q 补全该代码

R(1:2,1:2)=eye(2)*sol.posP(1)^2; %水平误差 R(3,3)=sol.posP(7)^2; %垂直误差 %计算卡尔曼增益 K = xP * H' * inv(H * xP * H' + R); %测量更新状态和协方差 z = sol.pos'; dz = z - H * x; dz(3) = rem...

帮我分析这段代码void XYZToENU(BLH* blh, XYZ* xyz, double ENU[]) { XYZ xyz0; BLhToXYZ(blh, &xyz0); double dx = xyz->X - xyz0.X; double dy = xyz->Y - xyz0.Y; double dz = xyz->Z - xyz0.Z; ENU[0] = sin(blh->Longitude) * dx + cos(blh->Longitude) * dy; ENU[1] = -sin(blh->Latitude) * cos(blh->Longitude) * dx - sin(blh->Latitude) * sin(blh->Longitude) * dy + cos(blh->Latitude) * dz; ENU[2] = cos(blh->Latitude) * cos(blh->Longitude) * dx + cos(blh->Latitude) * sin(blh->Longitude) * dy + sin(blh->Latitude) * dz; }

具体实现方式是，首先将大地坐标系转换为空间直角坐标系（XYZ），然后计算出点在空间直角坐标系下的偏移量（dx、dy、dz），最后根据偏移量和当前点的经纬度计算出点在东北天坐标系下的坐标（ENU[0]、ENU[1]、ENU[2]...

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