7.29CopyFile.exe 中的 0x77597792 处最可能的异常: 0xC0000005: 写入位置 0x05f767c4 时发生访问冲突

xie1209490052 2015-07-30 09:09:29
FILE * fp;
int A[10];
char cpstr[20];
int i=0;
fp = fopen("D:\\nist-sts\\text.txt","r");
while(fgets(cpstr,10,fp))
{
A[i]=atoi(cpstr); i++;
}
CString str;
str.Format(L"%d",A[1]);
MessageBox(str);
fclose(fp);
return ;

执行后出现这样的错误,请问错在哪了?
7.29CopyFile.exe 中的 0x77597792 处最可能的异常: 0xC0000005: 写入位置 0x05f767c4 时发生访问冲突
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xie1209490052 2015-07-30
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是的,找到错误,就是这个错误
yaozhiyong110 2015-07-30
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while(fgets(cpstr,10,fp)) { A[i]=atoi(cpstr); i++; } 是不是数据超过10行了?
内容概要:本文介绍了一种基于不变扩展卡尔曼滤波器(Invariant Extended Kalman Filter, IEKF)的传感器融合方法,用于从惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)数据估计微型无人机的姿态与状态。该方法利用IEKF对系统状态进行递归估计,有效融合多源异构传感器数据,提高姿态解算精度与系统鲁棒性。文提供了完整的Matlab代码实现,便于研究人员复现算法并进行进一步优化与测试,适用于无人机导航、自主飞行与状态估计等应用场景。; 适合人群:具备一定控制理论、信号理与无人机基础知识,从事无人系统导航、状态估计或传感器融合相关研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:① 实现无人机在复杂环境下的高精度姿态估计;② 掌握基于IEKF的多传感器数据融合技术,提升无人机导航系统的可靠性与实性;③ 通过Matlab仿真验证算法有效性,为实际飞行测试提供理论支撑。; 阅读建议:此资源以Matlab代码为核心,建议读者结合理论推导与代码实现进行学习,重点关注IEKF的状态预测与更新流程、IMU与GPS数据预理及坐标系转换等关键环节,建议在仿真环境逐步调试,深入理解滤波器参数对估计性能的影响。

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