12、粒子引擎开发:从基础类到箭头粒子的实现

粒子引擎开发:从基础到箭头粒子实现

粒子引擎开发:从基础类到箭头粒子的实现

在粒子引擎的开发中,我们需要构建一系列的类来实现不同的功能。本文将详细介绍从基础的 Sprite 类到 Particle 类,再到 Arrow 类的开发过程,以及其中涉及的一些关键技术和概念。

1. 类设计的思考

在开发基础的 Particle 类之前,我们需要思考几个重要的问题:
- 是否有其他非粒子类会共享这些类成员(即实例属性和方法)?
- 这个设计是否适用于所有类型的粒子?
- 是否可以简化这个类?

考虑到 Collider 类可能也需要位置、大小和颜色属性,但由于它是静止的,不需要速度和其他动力学属性。因此,我们需要找到一种合适的方式来处理 Particle Collider 类之间的共同成员。

2. Sprite 类的设计与实现

为了避免代码冗余,我们引入了 Sprite 类作为 Particle Collider 的共同祖先类。 Sprite 类包含了位置、大小和颜色等基本属性,以及一些构造函数和设置方法。

以下是 Sprite 类的代码:

// Base class for Particles 
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分方法研究(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器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分实现对不同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性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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