12、移动设备多模态游戏测试平台与动态游戏平衡

移动设备多模态游戏测试平台与动态游戏平衡

移动设备多模态游戏测试平台

在移动设备多模态游戏的开发中,存在不同的数据处理层级方法。
- 低层级方法 :将处理原始数据流的计算任务交给移动应用,这可能会使移动应用承担较重的计算负担。
- 高层级方法 :无需进行处理,但为每个应用表示每个事件会使应用组件变得过于复杂,且应用组件与移动应用之间存在强相互依赖,不利于可修改性。
- 中间层级方法 :在PC的OI平台内进行数据流处理,OI组件管道的内部逻辑与移动应用功能的绑定不太紧密,是一种较为理想的折衷方案。此外,还可以采用混合方法,因为OI平台管道允许堆叠不同抽象级别的事件。抽象级别由OI组件管道执行的功能的抽象(多模态输入)或具体化(多模态输出)能力定义。

以“Funny Rabbit”游戏为例,从游戏设计师的角度来看,游戏开发始于一个绝妙的想法,终于对交互细节的定义,以提升玩家的游戏体验和参与度。在设计交互时,采用层次任务分析方法,将游戏描述为交互式任务和子任务。例如:
Game = {task1, … taskn}
Taski = {subtask1 , … subtaskn}

在标准移动游戏中,每个任务通常由玩家以单一模态(如键盘)执行,设计过程更关注抽象任务。而使用测试平台时,设计过程既关注抽象任务,也关注具体任务。对于一个抽象任务,可以选择多种纯模态或组合模态来定义相应的具体任务。

“Funny Rabbit”游戏的主要任务是“找到藏在箱子里的兔子”,可分解为三个子任务:移动角色、选择箱子、检查箱子

【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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