43、《Super Jumper 2D 游戏开发全解析》

《Super Jumper 2D 游戏开发全解析》

1. 音乐与音效

在 Super Jumper 这款 8 位复古风格游戏中,音乐和音效的选用至关重要。由于其复古风格,适合使用合成器生成的芯片音乐和音效,像任天堂的 NES、SNES 和 Game Boy 所产生的经典芯片音乐就很合适。
- 音效制作 :使用 as3sfxr 工具(Tomas Pettersson 创建的 sfxr 的 Tom Vian Flash 版本,可在 www.superflashbros.net/as3sfxr 找到)来创建音效。为跳跃、撞击弹簧、撞击硬币、撞击松鼠以及点击 UI 元素等动作创建了音效。操作方法是在 as3sfxr 中针对每个类别不断点击左侧按钮,直到找到合适的音效。
- 音乐选择 :游戏音乐相对难找,网络上有一些提供适合 Super Jumper 这类游戏的 8 位芯片音乐的网站。这里选用了 Geir Tjelta 的 “New Song”,可在 Free Music Archive(www.freemusicarchive.org)找到。该歌曲遵循知识共享署名 - 非商业性使用 - 相同方式共享 3.0 美国许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by - nc - sa/3.0/us/),意味着可在非商业项目(如开源的 Super Jumper 游戏)中使用,但需注明原作者且不修改原曲。在为游戏寻找音乐时,务必遵循许可协议。

2. 实现 Super Jumper

实现 Super Jumper 相对容易,可复用之前的框架,并遵循类似 Mr.

【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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