Html5 Canvas初探学习笔记(14) -简单动画实现

本文介绍如何使用Canvas绘制简单动画,包括人物向斜下方运动的效果实现。通过加载图片并利用setTimeout不断更新画布,实现动画效果。

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之前都是简单的静止绘图,本篇实现一个简单的动画效果,效果如下:


就是让人物向斜下方运动,代码如下:


主要是由两个函数组成,首先当页面载入的时候调用init函数,首先来看init函数,init函数首先是几句初始化的内容,获得上下文等等,然后是生成图片对象,生成图片对象主要是如下几句:

this.image=newImage();

this.image.src="grossini.png";

this.image.onload=function(){

setTimeout(update,33);

}

这个在之前提到过,主要是首先给定src路径对象,然后当onload函数被调用时,我们之前是绘制图片,这里调用setTimeout隔一段时间调用update函数,其功能就是不断地更新画布。

来看update函数,首先调用clearRect清空屏幕,然后绘制图片,然后更新主角的位置,,最后调用setTimeoutupdate循环调用下去

如有错误,希望大家多多指正

下一篇继续研究canvas中的鼠标操作



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神经网络与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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