32、开发Widget与探索ARKit增强现实技术

Widget开发与ARKit技术应用指南

开发Widget与探索ARKit增强现实技术

1. 创建首个Widget

首先,了解了WidgetKit决定何时刷新小部件的基础知识,以及如何提供时间线和刷新策略,让系统更好地掌握小部件的更新时机。创建小部件的过程如下:
- 添加小尺寸小部件 :在现有应用中添加小尺寸的小部件。
- 添加占位视图 :为小部件添加占位视图,让用户在首次加载时对小部件的外观有大致了解。
- 创建中等尺寸小部件 :创建更大的中等尺寸小部件版本,相比小尺寸小部件,它能显示更多信息并提供更多价值。
- 实现用户可配置 :借助Siri自定义意图,让用户能够为小部件提供特定配置值,实现个性化体验。

2. 探索ARKit增强现实技术

ARKit是苹果推出的增强现实框架,自iOS 11起发布,后续不断更新,如2018年的ARKit 2、2019年的ARKit 3和2020年的ARKit 4。

2.1 理解ARKit

增强现实(AR)长期以来吸引着应用开发者和设计师,但实现出色的AR体验并非易事。许多应用未能达到预期,像光照处理、检测墙壁和地板等细节实现起来极为复杂,处理不当会影响AR体验质量。

AR应用通常具备以下特征:
| 特征 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 显示相机视图 | 展示设备相机捕捉的画面 |
| 内容叠加显示 | 在相机视图上叠加显示内容 |
| 内容响应设备移动 | 内容能根

【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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