34、OpenGL ES 与 2D 游戏编程技巧解析

OpenGL ES 与 2D 游戏编程技巧解析

1. OpenGL ES 基础代码与优化

在 OpenGL ES 的使用中,我们先来看一段基础代码示例:

gl.glClearColor(1, 0, 0, 1);
gl.glMatrixMode(GL10.GL_PROJECTION);
gl.glLoadIdentity();
gl.glOrthof(0, 320, 0, 480, 1, -1);
bobTexture.reload();
gl.glEnable(GL10.GL_TEXTURE_2D);
bobTexture.bind();

这段代码设置了清屏颜色、投影矩阵等基础参数,并重新加载纹理和启用纹理二维模式。

在渲染方法 present 中,最初的代码如下:

@Override
public void present(float deltaTime) {
    GL10 gl = glGraphics.getGL();
    gl.glClear(GL10.GL_COLOR_BUFFER_BIT);
    gl.glMatrixMode(GL10.GL_MODELVIEW);
    for(int i = 0; i < NUM_BOBS; i++) {
        gl.glLoadIdentity();
        gl.glTranslatef(bobs[i].x, bobs[i].y, 0);
        gl.glRotatef(45, 
【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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