35、2D游戏编程技巧:向量类与简单物理模拟

2D游戏编程技巧:向量类与简单物理模拟

1. 实现向量类

在2D游戏编程中,我们可以创建一个易于使用的向量类 Vector2 ,用于处理二维向量。这个类应该包含两个成员变量 x y ,用于存储向量的分量,同时还应该有一些实用的方法,如下所示:
- 向量的加法和减法
- 向量分量与标量的乘法
- 计算向量的长度
- 向量归一化
- 计算向量与x轴的夹角
- 旋转向量

由于Java不支持运算符重载,我们需要设计一种机制,让使用 Vector2 类变得更加便捷。理想情况下,我们可以实现链式调用,例如:

Vector2 v = new Vector2();
v.add(10,5).mul(10).rotate(54);

为了实现这一点,我们让 Vector2 类的每个方法都返回对该向量本身的引用。同时,我们还对 Vector2.add() 等方法进行了重载,使其既可以接受两个浮点数作为参数,也可以接受另一个 Vector2 实例。以下是完整的 Vector2 类代码:

package com.badlogic.androidgames.framework.math;
public class Vector2 {
   
【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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