20、实现无限滚动背景的技术指南

实现无限滚动背景的技术指南

1. 代码中重新创建背景

在开发过程中,我们可能会思考如何在源代码中重新组合图像,而无需花费大量时间来精确放置这些简化后的图像。实际上,由于所有图像都保存为全屏图像,TexturePacker 会存储图像偏移量,cocos2d 在渲染精灵时会使用这些偏移量。我们只需将每个图像在屏幕上居中,它们就会处于正确的位置。

以下是新添加到项目中的 ParallaxBackground 节点的代码:

@interface ParallaxBackground : CCNode
{
    CCSpriteBatchNode* spriteBatch;
    int numSprites;
}
@end

这里保留对 CCSpriteBatchNode 的引用,是因为在代码中会频繁访问它。将节点存储为实例变量比通过 getNodeByTag 方法向 cocos2d 请求节点更快,尤其是当节点有更多子节点时。这样做可以节省一些 CPU 周期。

在 ParallaxBackground 类的 init 方法中,创建 CCSpriteBatchNode 并从纹理图集添加所有七个背景图像:

-(id) init
{
    if ((self = [super init]))
    {
        CGSize screenSize = [CCDirector sharedDirector].winSize;
        // Get the game's texture 
【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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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