57、iOS 16 Sprite Kit 编程入门与实战教程

iOS 16 Sprite Kit 教程

iOS 16 Sprite Kit 编程入门与实战教程

1. Sprite Kit 基础组件

Sprite Kit 为在 iOS、tvOS、watchOS 和 macOS 上创建 2D 游戏提供了平台。游戏通常由一个 SKView 实例和每个游戏场景对应的 SKScene 对象组成。场景中包含代表游戏角色、物体和物品的节点。

1.1 节点类型

场景中的节点分为多种不同类型,它们都是 SKNode 类的子类,具体如下:
| 节点类型 | 描述 |
| ---- | ---- |
| SKSpriteNode | 用于绘制带有纹理的精灵,常用于创建基于图像的游戏角色或物体,如宇宙飞船、动物或怪物。 |
| SKLabelNode | 用于在游戏中显示文本,如菜单选项、当前分数或“游戏结束”消息。 |
| SKShapeNode | 允许使用 Core Graphics 路径创建包含形状的节点,可替代使用图像纹理的 SKSpriteNode 来绘制特定形状。 |
| SKEmitterNode | 负责管理和显示基于粒子发射器的特效。 |
| SKVideoNode | 允许在游戏节点中进行视频播放。 |
| SKEffectNode | 允许对子节点应用 Core Image 滤镜效果,如对所有子节点应用棕褐色滤镜效果。 |
| SKCropNode | 允许根据指定的掩码裁剪节点中的像素。 |
| SKLightNode | 为 SpriteKit 场景添加光源,当光照到同一场景中的其他节点时会投射阴影。 |
| SK3DNode | 允许将使用 Scene Kit 框

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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