手机摇晃

手机摇晃

/**
* 处理手机摇晃的监听
* 
* @author Administrator
* 
*/
public abstract class ShakeSensor implements SensorEventListener {
    // 每隔一个时间段获取一个采样点:100毫秒
    // 三个轴的加速值获取
    // 计算增量(对于第一个采样点:无增量计算)
    // 统计每次三个轴上的增量,得到一个三个轴总增量
    // 将每次统计的增量进行累加
    // 当累加的值大于200——玩家在摇晃手机——生产一注彩票(随机)

    long lastTime = 0;
    float lastX = 0;// 记录上一个点x轴的加速度值
    float lastY = 0;// 记录上一个点y轴的加速度值
    float lastZ = 0;// 记录上一个点z轴的加速度值

    float shake = 0;// 相对于上一个点增量
    float totalShake = 0;// 每次增量汇总

    float switchValue = 200;// 判断手机是否摇晃的阈值

    Vibrator vibrator;// 震动处理

    Context context;

    public ShakeSensor(Context context) {
        super();
        this.context = context;
    }

    @Override
    public void onAccuracyChanged(Sensor sensor, int accuracy) {
    }

    @Override
    public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        if (currentTime - lastTime > 100) {
            // 获取到三个轴的加速度值
            float x = event.values[SensorManager.DATA_X];
            float y = event.values[SensorManager.DATA_Y];
            float z = event.values[SensorManager.DATA_Z];
            // 当手机静止不动,会有微小的变动,当用户进入到双色球选号界面,过一个时间段自己选号
            // 是否可以计算增量
            if (lastTime == 0) {
                // 当第一个采样点,不需要计算
                lastX = x;
                lastY = y;
                lastZ = z;
                lastTime = currentTime;
            } else {
                // 第二个以后
                // 获取到相对于上一个点的增量,累积
                float ix = Math.abs(x - lastX);
                float iy = Math.abs(y - lastY);
                float iz = Math.abs(z - lastZ);
                //即使不摇晃的时候手机的传感器数值也会有细微的改变,我们不能让用户在买彩票的页面过一会就自动选彩票了,必须处理
                //就是让微小的变动都变成0
                if (ix < 1) {
                    ix = 0;
                }
                if (iy < 1) {
                    iy = 0;
                }
                if (iz < 1) {
                    iz = 0;
                }

                shake = ix + iy + iz;// 如果手机静止不动,单次统计为零
                //当判断用户没有摇动手机,所有值恢复初始状态
                if (shake == 0) {
                    init();
                }

                totalShake += shake;

                if (totalShake > switchValue) {
                    // 生产一注:双色球选号界面:机选双色球
                    // 在福彩3D机选
                    createLottery();
                    // 告知用户:震动
                    vibrator();
                    // 回复到初始状态
                    init();
                } else {
                    lastX = x;
                    lastY = y;
                    lastZ = z;
                    lastTime = currentTime;
                }

            }
        }
    }

    private void init() {
        lastTime = 0;
        lastX = 0;// 记录上一个点x轴的加速度值
        lastY = 0;// 记录上一个点y轴的加速度值
        lastZ = 0;// 记录上一个点z轴的加速度值

        shake = 0;// 相对于上一个点增量
        totalShake = 0;// 每次增量汇总
    }

    private void vibrator() {
        vibrator = (Vibrator) context.getSystemService(Context.VIBRATOR_SERVICE);
        vibrator.vibrate(100);
    }

    /**
     * 生成一注彩票
     */
    public abstract void createLottery();
}

  • 邮箱 :charon.chui@gmail.com
  • Good Luck!
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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