7、Processing编程:曲线绘制、动画实现与图像处理

Processing编程:曲线绘制、动画实现与图像处理

1. 曲线绘制

在绘制曲线时, curveVertex() 函数比之前讨论的八参数 curve() 函数更为优雅。以下是绘制曲线的代码示例:

void drawCurve(){
  beginShape();
  for (int i=0; i<vecs.length; i++){
    curveVertex(vecs[i].x, vecs[i].y);
  }
  endShape();
}

需要注意的是,螺旋线实际上并非从 curveVertex() 调用中指定的第一个顶点开始,也并非在最后一个顶点结束。若要实现这样的效果,需要对第一个和最后一个顶点的参数调用进行加倍处理,但这会扭曲螺旋线的起始和结束曲线。你可以尝试添加这些顶点调用,观察对曲线的影响。

2. 添加动画效果

2.1 ActionScript 与 Processing 实现动画的方式

在 ActionScript 中,实现最简单的编程动画可在帧脚本中编写如下代码:

// AS 3 frame script animation example
addEventListener(Event.ENTER_FRAME, handleEnterFrame);

function handleEnterFrame(e:Event){
  
【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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