34、弹珠游戏开发全流程指南

弹珠游戏开发全流程指南

1. 碰撞定义

在弹珠游戏中,目前撞针会与球碰撞,但球不会与撞针碰撞。定义碰撞是一个双向过程,需要将球归入“球”类别,并勾选球对应撞针类别的掩码位,这样球和撞针才能相互碰撞。

同时,也可以为同一类别设置掩码位,使同一类别的多个对象相互碰撞。例如,为“球”类别设置掩码位,可实现球与球之间的碰撞,这在扩展游戏以支持同时在桌面上有多个球时很有用。

在碰撞参数设置界面,“Cat.”和“Mask”列下方有“All”“None”和“Inv.”按钮,用于全选、全不选或反转复选框的选中状态,避免逐个点击大量复选框。

2. 定义桌面形状

弹珠台由“table - bottom”“table - left”和“table - top”三个独立形状组成。将桌面背景图像拆分,便于编辑形状和创建不同的弹珠台布局,而无需替换整个图像。

2.1 编辑桌面顶部形状

  • 使用形状追踪器 :在“Shapes”面板中选择“table - top”图像,点击工具栏中的“Shape Tracer”(形状追踪器)魔法棒图标,打开对话框。形状追踪器会显示形状图像以及点击“OK”后要创建的形状覆盖层。图像下方的滑块和左右按钮可控制图像缩放级别,但不影响形状创建。
  • 调整容差设置 :容差设置决定了图像追踪创建形状的精度,直接影响形状使用的顶点数量,进而影响物理模拟性能。一般应尽量用最少顶点实现足够的碰撞响应。经试验,容差设为 4.0 时,可创建 18 个顶点的形状,这是能较准确追踪图像形状的最高容差值,相比默认的
【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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