5、用 Pygame Zero 开发指南针游戏

用 Pygame Zero 开发指南针游戏

1. 兼容性与游戏简介

在开发游戏时,若希望游戏能在当前或更高版本环境运行,可将一些新特性融入游戏设计。但如果想让游戏在更广泛的计算机上运行,可能需要限制使用与旧版本 Pygame Zero 库兼容的特性。例如,在较新的 Pygame Zero 版本中,可以在资源(如图像文件)中包含文件路径和文件名扩展名,但在 2018 年夏季之前的旧版本中无法使用。

这里要开发的第一个图形游戏是指南针游戏,它的灵感来源于志愿者与幼童军一起玩的游戏,这又是“船长来了”游戏的变体,用于帮助教学四个基本方向。在现实游戏中,会在童子军大厅的每面墙上贴上标签,孩子们会得到一个方向指令,然后必须跑到相应的墙边。还可以给出额外指令,如“船长来了”,这时孩子们必须站着不动并敬礼。在计算机版本的游戏中,玩家会收到指令并按指令移动角色。

2. 所需文件

此项目需要几个图像文件,这些文件需放在游戏源代码正下方的图像目录中。可以从 chapter3 目录下的 images 子目录获取所需文件。若使用 Mu 编辑器,应将这些文件复制到 /home/pi/mu_code/images 目录。在提供的源代码的 chapter3 目录中,有许多以 compassgame 为前缀的 Python 文件,游戏将经历多次迭代,这些文件用于游戏开发的不同阶段。若在自己的计算机上按照说明操作,可使用一个名为 compassgame.py 的文件来创建游戏,该文件会在开发过程中不断演变。源代码

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值