11、探索面向对象编程与粒子引擎开发

面向对象编程与粒子引擎开发探索

探索面向对象编程与粒子引擎开发

1. 面向对象编程基础回顾

对于刚接触面向对象编程(OOP)的人来说,理解其概念和实现方式是一个重要的开始。OOP 是一种编程范式,它将数据和操作数据的方法封装在对象中,通过对象之间的交互来实现程序的功能。对于有经验的 ActionScript 开发者,了解 Processing 中 OOP 的实现方式与 ActionScript 的差异,可以拓宽编程视野。即使是经验丰富的 OOP 开发者,也能从相关示例中获得新的启发。

2. 粒子系统的魅力

粒子系统在现实世界中有很多精彩的例子,比如北达拉斯 11 月中旬迁徙的鸟群。鸟群如同一个巨大的有机整体移动,但并没有领导者或中央组织结构,每只鸟的个体行为共同造就了这种美丽的涌现现象。除了鸟群,粒子系统还能模拟很多事物,如下雪、战场上的虚拟军队,甚至像水、火和爆炸等非实体的东西。

粒子引擎的定义很宽泛,其复杂度可高可低。如果要精确描述科学实验中气体分子的相互作用,就需要严谨的数学计算;而如果只是模拟随机移动的昆虫,简单的物理计算就足够了。这里的目标是采用复杂度适中的数学方法,同时拓展 Processing 中面向对象编程的应用。

3. 粒子引擎的原理和术语

在开始编写粒子引擎代码之前,有一些原理和术语需要了解:
- 原理 :粒子引擎可用于解决很多问题,从旗帜飘动的软体动力学,到《怪物史莱克》中随风摇曳的草地。有些系统使用复杂的结构,如弹簧、发射器、吸引器/排斥器、碰撞器,以及风、重力、摩擦力等环境力。虽然功能特性可能很多,但大多数情况下背后的数学原理相对简单。这里的示例使用基本的模拟物理,足以满

【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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