12、Flash动画制作:运动补间与形状补间全攻略

Flash动画制作:运动补间与形状补间

Flash动画制作:运动补间与形状补间全攻略

1. 运动补间基础

动画始于关键帧(圆形图标),运动补间中还会有属性关键帧(菱形图标),用于存储对象(如轮子)的位置和形状值。例如,当播放头位于第二个属性关键帧时,由于宽度(W)属性设为150,高度(H)属性设为60,轮子会呈现压扁的状态。

2. 使用变形工具更改尺寸

若想通过直观方式更改符号尺寸,可使用变形工具。操作步骤如下:
1. 确保播放头位于正确的帧。
2. 按下Q键选择变形工具。
3. 点击要重塑的符号,符号会出现手柄。
4. 拖动手柄修改符号,Flash会将尺寸信息存储在属性关键帧中。

变形工具不仅能快速更改尺寸,还可用于倾斜和旋转对象,这些更改也会存储在属性关键帧中。

3. 复制和粘贴帧

为了让压扁的轮子恢复原状,可复制并粘贴帧。具体操作如下:
1. Ctrl - 点击(Mac系统为⌘ - 点击)第一个属性关键帧,然后拖动到时间轴的最后一帧,所选帧会显示深蓝色高亮。
2. 右键点击(Control - 点击)所选帧,从快捷菜单中选择“复制帧”。
3. 右键点击(Control - 点击)补间后的第一帧,从快捷菜单中选择“粘贴帧”。

粘贴帧后,Flash会在图层1中创建第二个运动补间,通过实心垂直线和圆形关键帧符号可识别。

4. 反转帧顺序

在运动补间中反转关键帧的顺序,能实现一些有趣的效果,如让压扁的轮子恢复圆形。只需右键点击(Control - 点击)补间中的任意帧,然后选择“反转关键帧”。

5.
【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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