4、游戏开发:SpriteKit场景搭建与动画实现

游戏开发:SpriteKit场景搭建与动画实现

1. 场景尺寸问题及解决

在游戏开发中,场景尺寸的设置至关重要。原本资产设计的场景尺寸为 1336 × 1024,但实际设置场景大小时,使用的是视图边界的大小,代码如下:

let scene = GameScene(size: view.bounds.size)

这就导致了问题,因为视图边界的大小与原始设计不匹配。以下是两款设备的尺寸:
| 设备名称 | 尺寸 |
| ---- | ---- |
| iPhone 11 Pro Max | (896.0, 414.0) |
| iPad Pro 12.9 - inch | (1366.0, 1024.0) |

若要查看场景大小,可在 viewDidLoad() 方法中初始化场景后添加如下代码:

print("scene.size: \(scene.size)")

为解决尺寸问题,可手动设置场景大小。在 GameViewController.swift 文件中,注释原设置场景的代码,并添加新代码手动将场景大小设置为 1336 × 1024:

// let scene = GameScene(size: view.bounds.size)
let scene = GameScene(size: CG
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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