56、《Android Invaders 游戏开发:资源、设置与界面实现》

Android游戏资源与设置实现

《Android Invaders 游戏开发:资源、设置与界面实现》

1. 游戏资源概述

在开发 Android Invaders 游戏时,资源的准备是基础。背景图片 background.jpg 尺寸为 512×512 像素,我们仅需使用其左上角 480×320 像素的区域来渲染完整画面。

对于 3D 模型,若想自行创建,可选择如 Wings3D 等软件,并参考网上丰富的教程。我们将模型导出为 OBJ 格式,利用框架进行加载。所有模型都由三角形构成,具备纹理坐标和法线。具体模型如下:
- 飞船模型 ship.obj 及对应的纹理 ship.png (256×256 像素),其模型定义的单位与包围球一致,无需进行缩放或坐标转换。
- 入侵者模型 invader.obj 及其纹理 invader.png (256×256 像素),存储在一个 OBJ 文件中,包含顶点位置、纹理坐标、法线和面等信息。
- 护盾块和子弹 :分别存储在 shield.obj shot.obj 文件中,建模为立方体。渲染时不使用纹理映射,护盾块为蓝色,子弹为黄色。
- 爆炸效果 :不进行实际建模,而是在 3D 世界中绘制一个具有合适 z 坐标的矩形,使用包含爆炸动画的纹理图像进行纹理映射。动画的每一帧为 64×64 像素

【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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