flash动画形变讨论二:低头

本文介绍了图形变形中的关键点——提示点的应用方法。通过控制提示点,可以实现图形的精确变形效果。文章展示了如何在不同位置设置提示点以达到最佳的变形效果,并提供了实际案例。
上次说了基本的形变,现在说下提示点,提示点是控制图形变化的基本,它是按照节点的位置移动来计算整个图形移动.
一般来分是2个地方要加,
1是移动位置和变化最小,主要作用是固定图形这个点是主要的.
第2个就是移动和变化最大的点,我们一般看到的效果全靠这些点来控制.
作为快速制作一般加第1种就可以了(前提是节点必须少),而第2种就要麻烦和耽误时间了,不过制作还是很快的.
[img]/uploads/allimg/090227/2222010.jpg[/img]
这里我在眼角,头发上各加了一个提示点(因为是快速制作其他地方没加)
[img]/uploads/allimg/090227/2222011.jpg[/img]
[img]/uploads/allimg/090227/2222012.jpg[/img]
后来发现原来头发画的时候右边有个色块没删除,(所以大家做的时候要保持干净)基本上是快速制作,所以只是做个演示,就随便看下吧,毕竟元件形变基础的动画形式太过简单没人讨论(看上帖就明白了),所以我就不做详细的了.形变帖完毕.
 
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashdonghuajiaocheng/4916.html
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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