38、2D 游戏编程技巧:空间哈希网格的应用与实现

2D 游戏编程技巧:空间哈希网格的应用与实现

1. 游戏场景与对象设定

在 2D 游戏开发中,我们构建了一个以大炮射击为主题的场景。在这个场景里,大炮由一个 1×1 米的矩形界定,炮弹的边界矩形大小为 0.2×0.2 米,而每个目标的边界矩形为 0.5×0.5 米。为了简化操作,这些边界矩形都以各自对象的位置为中心。

以下是在代码中设置这些对象的方式:

Cannon cannon = new Cannon(0, 0, 1, 1);
DynamicGameObject ball = new DynamicGameObject(0, 0, 0.2f, 0.2f);
GameObject[] targets = new GameObject[NUM_TARGETS];
for(int i = 0; i < NUM_TARGETS; i++) {
    targets[i] = new GameObject((float)Math.random() * WORLD_WIDTH,
                                (float)Math.random() * WORLD_HEIGHT,
                                0.5f, 0.5f);  
}

这里的 WORLD_WIDTH WORLD_HEIGHT 常量定义了游戏世界的大小,所有游戏活动都应在由 (0,0) 和 ( WORLD_WIDTH , WORLD_HEI

【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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