24、GoASAP动画工具的深入解析与应用

GoASAP动画工具解析、应用与拓展

GoASAP动画工具的深入解析与应用

1. 动画方法与管理

在动画处理中,有几个关键方法起着重要作用。前两个方法主要向管理器报告补间(tween)正在处理的目标和属性。需要注意的是,一些补间类可能提供多个属性选项,但在特定的播放周期中,可能仅会积极使用其中的一部分。

第三个方法 isHandling() 是关键所在。它会尝试在传入的属性和当前补间实例正在处理的属性之间进行精确匹配,如果存在重叠则返回 true 。这在很多情况下可能会有点棘手。例如,我们的补间类可以接受任何类型的目标对象,但对于 DisplayObject 目标,属性 width 还应该检查输入数组中的 scaleX ,因为我们不希望两个补间同时在同一个目标上运行这些属性。同样, height yScale 也是如此,并且需要双向检查,因为补间或传入的数组都可能包含这些属性。如果补间处理多个属性,情况会更加复杂。

最后一个方法 releaseHandling() 为管理器提供了一种请求动画项停止播放的方式,例如在检测到冲突时。通常,在这个方法中我们只需调用 stop()

下面是这些方法的总结表格:
| 方法名 | 功能 |
| ---- | ---- |
| 前两个方法 | 向管理器报告补间正在处理的目标和属性 |
| isHandling() | 检查

【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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