项目总结_2kids学拼音改版

1 居中对齐

float t_fwidth = 0.0f;

for(int i = 0; i<n; i++)

{

                 CCSprite  *t_node = (CCSprite *)this->getChildByTag(i);

                 if(t_node)

                 {

                           t_node->setAnchorPoint(0,0.5);

                           t_node->setposition(ccp(t_fwidth,0));

                          t_fwidth += t_node->getContendSize.width;

                  }

​​​​​​​}

 

float t_centerPt= ccp(123,123);

t_fwidth = t_fwidth/2;

for(int i = 0; i<n;i++)

{

           CCSprite  *t_node = (CCSprite *)this->getChildByTag(i);

           if(t_node)

           {

                  t_node->setPosition(ccp(t_node->getPositionX() + t_centerPt.x - t_fwidth/2 , t_centerPt.y));

            }

}

说明:先把几张图片拼好,然后整体移对中心位置

2.动画配置

1.思考的不够全面,改了很多次

获取音效

获取动画

获取插槽

获取设置方式

获取随机动画

 

 

 

 

变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声、振动、生物医信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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