8、游戏中的伤害与特殊效果解析

游戏中的伤害与特殊效果解析

在游戏中,伤害与特殊效果是影响角色状态和游戏进程的重要因素。下面将详细介绍伤害的类型、角色“破碎”状态以及各种特殊效果的规则。

伤害与“破碎”状态
  • 伤害导致状态 :受到伤害会使角色陷入相应的状态,伤害类型(身体或精神)决定了所受状态的类型。在战斗中,武器的伤害值决定角色获得的状态数量。
  • “破碎”状态 :当角色的所有身体或精神状态都被触发,又再次受到同类型的状态时,就会进入“破碎”状态。这意味着角色失去行动能力,遭受了严重的伤害,可能危及生命或造成无法恢复的精神创伤。此时,需立即在“严重伤害表”上进行掷骰。
身体伤害导致的“破碎”

身体受伤导致“破碎”时,角色可能会昏迷、大量出血、多处骨折或因剧痛失去身体控制。此时,角色自动在所有测试中失败,只能进行简短交谈,若游戏主持人允许,还可爬向安全地带。在“破碎”状态下受到的每次攻击都会造成另一次严重伤害。

精神伤害导致的“破碎”

因获得精神状态而“破碎”,意味着角色被所处的情况压垮,可能产生妄想、失去生存希望或迷失自我。在这种状态下,若受到攻击,角色可以逃跑、格挡和闪避,需进行技能测试以确定是否成功。但角色不能攻击敌人或执行仪式,不过仍可使用身体并移动,也能说话,但话语可能不连贯。

严重伤害

当角色进入“破碎”状态时,会遭受严重伤害。需立即在“身体严重伤害表”或“精神严重伤害表”上进行掷骰,使用两个六面骰子(D66),先确定哪个骰子代表十位,哪个代表个位。例如,第一个骰子掷出

【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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