2016信标组B车程序及红外检测项目源码学习指南

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0 下载量 180 浏览量 更新于2024-10-29 收藏 22.83MB RAR 举报
资源摘要信息:"该文件名为‘Beacon-B-car-program-P-infrared-tube,c#大型项目源码,c#’,它包含了2016年新赛题信标组B车程序的源代码以及红外对管检测的相关实现。这份资源是用C#语言编写的,旨在为学习者提供一个实战编程的项目案例。文件内含有一个压缩包,其内容为‘B车程序第一天+红外’,这很可能是开发过程中第一天的代码快照或者该程序的某个特定部分的代码。这个项目可以作为C#语言开发者的学习资料,用于理解和掌握C#在实际项目中的应用。 知识点详细说明: 1. C#语言特性 C#(发音为 "看井")是一种由微软开发的高级、面向对象的编程语言,它是.NET框架的核心编程语言。C#具有现代编程语言的诸多特性,比如封装、继承、多态、异常处理、泛型等。在本项目中,C#被用于编写复杂的逻辑处理、数据处理以及与硬件交互。 2. 大型项目源码结构 大型项目通常包含多个模块和层次,例如用户界面、业务逻辑层、数据访问层等。在这份资源中,我们可以观察到一个完整的项目结构,包括项目文件、代码、可能的资源文件和第三方库引用。项目可能使用了多种设计模式来确保代码的可维护性和可扩展性。 3. 实战编程案例 实战编程案例是指实际应用中的编程问题和解决方案。在这个案例中,信标组B车程序结合了红外对管检测技术,这可能是为了某种导航、路径追踪或避障功能。开发者需要了解如何读取和处理传感器数据,并将这些数据转换为实际的控制信号来驱动车辆。 4. 红外对管检测技术 红外对管是一种使用红外线传感器来检测物体或障碍物的技术。在信标组B车程序中,红外传感器被用来检测目标物体的红外发射,进而执行一系列动作。对管检测涉及硬件接口编程,包括初始化传感器、读取传感器数据、处理传感器反馈等。 5. 开发环境和工具 对于C#开发,常用的集成开发环境(IDE)包括Visual Studio和Visual Studio Code。在本项目中,开发人员可能使用了这些工具中的一个或多个来编写、调试和测试代码。此外,可能还会用到版本控制系统(如Git)来管理代码的版本和变更。 6. 项目开发流程 项目开发流程可能包括需求分析、设计、编码、测试和维护等阶段。在编码阶段,开发者会将设计转化为可执行的代码。测试阶段涉及到单元测试、集成测试和系统测试,确保项目按预期工作并符合质量标准。维护阶段则是对已发布的产品进行更新和修正。 总结而言,这份资源为C#开发者提供了一个实践案例,使他们能够通过学习和分析这个项目的源码,来提高解决实际问题的能力,了解如何构建稳健的软件系统,并掌握使用C#语言开发大型项目的方法。"

解释下面的代码clear BorderLength=100; % NodeAmount=100; % BeaconAmount=8; % UNAmount=NodeAmount-BeaconAmount; % R=50; % h=zeros(NodeAmount,NodeAmount);% X=zeros(2,UNAmount);% C=BorderLength.*rand(2,NodeAmount); % Sxy=[[1:NodeAmount];C]; Beacon=[Sxy(2,1:BeaconAmount);Sxy(3,1:BeaconAmount)];% UN=[Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount);Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount)];% plot(Sxy(2,1:BeaconAmount),Sxy(3,1:BeaconAmount),'r*',Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount),Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount),'k.') % xlim([0,BorderLength]); ylim([0,BorderLength]); title('* 红色信标节点 . 黑色未知节点') for i=1:NodeAmount % for j=1:NodeAmount Dall(i,j)=((Sxy(2,i)-Sxy(2,j))^2+(Sxy(3,i)-Sxy(3,j))^2)^0.5;% if (Dall(i,j)<=R)&(Dall(i,j)>0) h(i,j)=1;% elseif i==j h(i,j)=0; else h(i,j)=inf; end end end for k=1:NodeAmount % for i=1:NodeAmount for j=1:NodeAmount if h(i,k)+h(k,j)<h(i,j) h(i,j)=h(i,k)+h(k,j); end end end end h1=h(1:BeaconAmount,1:BeaconAmount); % D1=Dall(1:BeaconAmount,1:BeaconAmount); for i=1:BeaconAmount dhop(i,1)=sum(D1(i,:))/sum(h1(i,:));% end D2=Dall(1:BeaconAmount,(BeaconAmount+1):NodeAmount);% for i=1:BeaconAmount for j=1:UNAmount if min(D2(:,j))==D2(i,j) Dhop(1,j)=D2(i,j);% end end end hop1=h(1:BeaconAmount,(BeaconAmount+1):NodeAmount);% for i=1:UNAmount % hop=Dhop(1,i); Distance(:,i)=hop*hop1(:,i); end d=Distance; % for i=1:2 % for j=1:(BeaconAmount-1) a(i,j)=Beacon(i,j)-Beacon(i,BeaconAmount); end end A=-2*(a'); for m=1:UNAmount % for i=1:(BeaconAmount-1) B(i,1)=d(i,m)^2-d(BeaconAmount,m)^2-Beacon(1,i)^2+Beacon(1,BeaconAmount)^2-Beacon(2,i)^2+Beacon(2,BeaconAmount)^2; end X1=inv(A'*A)*A'*B; X(1,m)=X1(1,1); X(2,m)=X1(2,1); end for i=1:UNAmount % error(1,i)=(((X(1,i)-UN(1,i))^2+(X(2,i)-UN(2,i))^2)^0.5); end figure;plot(error,'-o') title('每个未知节点的误差') error=sum(error)/UNAmount % Accuracy=error/R %

2023-05-24 上传