Android 动画之补间动画

本文介绍了补间动画的概念及其四种类型:移动、缩放、旋转和透明度调整。通过实例展示了如何使用XML定义移动补间动画,并在代码中加载启动动画,实现从左上角向右下方移动再返回的效果。此外,还提供了缩放和旋转动画的XML示例。

    补间动画是指定开始和结束的图像状态,自动生成需要显示的过度图像的动画。补间动画又分为四种:移动,缩放,旋转,通明度。下面以移动补间动画来做简单说明,效果是把一个ImageView从左上角,向右下方向移动,然后返回到起始点,中间对动画状态进行监听,效果如图:


 

    下面简述其主要步骤:

 

    1、定义动画文件:

    <translate xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"  
        android:duration="5000"  
        android:fromXDelta="0"  
        android:fromYDelta="0"  
        android:interpolator="@android:anim/accelerate_decelerate_interpolator"  
        android:toXDelta="200"  
        android:toYDelta="300" />  

 说明:

  • android:interpolator:动画渲染器,有三种渲染器可以设 置:accelerate_decelerate_interpolator,accelerate_interpolator,decelerate_interpolator, 它们分别对应的效果是:开始加速中间减速,一直加速,一直减速。
  • fromXDelta;动画起始位置的X坐标;
  • fromYDelta:动画起始位置的Y坐标;
  • toXDelta:动画结束位置的X坐标;
  • toYDelta:动画结束位置的Y坐标;
  • duration:动画持续时间,单位毫秒。

    2、加载并启动动画:

import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.util.Log;
import android.view.animation.Animation;
import android.view.animation.AnimationUtils;
import android.view.animation.Animation.AnimationListener;
import android.widget.ImageView;

public class TranslateActivity extends Activity implements AnimationListener {
	
	private static final String TAG = "Translate";
	
	private ImageView imageView;
	private Animation translateAnimation;
	
    /** Called when the activity is first created. */
    @Override
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.main);
        
        imageView = (ImageView) findViewById(R.id.imageView1);
        
        // 装载动画文件
        translateAnimation = AnimationUtils.loadAnimation(this, R.xml.translate);
        
        // 设置动画监听器
        translateAnimation.setAnimationListener(this);
        
        // 设置重复次数
        translateAnimation.setRepeatCount(1);
        
        // 设置重复模式
        translateAnimation.setRepeatMode(Animation.REVERSE);
        
        // 启动动画
//        imageView.setAnimation(translateAnimation);
//        translateAnimation.start();
        
        imageView.startAnimation(translateAnimation);
        
    }

	@Override
	public void onAnimationEnd(Animation animation) {
		Log.i(TAG, "onAnimationEnd");
	}

	@Override
	public void onAnimationRepeat(Animation animation) {
		Log.i(TAG, "onAnimationRepeat");
	}

	@Override
	public void onAnimationStart(Animation animation) {
		Log.i(TAG, "onAnimationStart");
	}
	
}

    修改上面的某些代码,猜想效果,并和实际效果作对比,有时会发现很有趣的现象!:)

 

    缩放动画的XML示例代码:

 

<set xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:shareInterpolator="false" >

    <scale
        android:duration="500"
        android:fromXScale="1"
        android:fromYScale="0.1"
        android:pivotX="50%"
        android:pivotY="50%"
        android:startOffset="100"
        android:toXScale="1"
        android:toYScale="1.0" />

</set>

 

    旋转动画的XML示例代码如下:

<rotate xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:duration="10000"
    android:fromDegrees="0"
    android:interpolator="@anim/linear_interpolator"
    android:pivotX="200%"
    android:pivotY="300%"
    android:repeatCount="infinite"
    android:repeatMode="restart"
    android:toDegrees="360" />

 

    3、多说一句:

    使用代码同样可以实现从XML加载动画一样的效果,有兴趣的话,可以试试看!:)

 

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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