21、游戏开发:模块化、场景添加与音效实现

游戏开发:模块化、场景添加与音效实现

1. 游戏模块化的重要性

随着游戏《凯尔特十字军》的不断发展,它变得越来越庞大和复杂。从最初简单的开端到如今的规模,着实令人惊叹。此时,让游戏更具模块化和可扩展性显得尤为重要。将非玩家角色(NPC)和玩家角色(PC)切换到状态驱动模型,而非过程式模型,对游戏的开发有很大帮助。否则,同时在内存中维护多个动画序列的复杂性,以及跟踪玩家的操作等,会让人望而却步。

不过,仅靠状态引擎还不足以让游戏取得成功。由于代码现在变得有些难以梳理,如果要继续完善游戏,就需要考虑如何推进。目前游戏中,NPC 有两个动画数组,一个用于行走,另一个用于攻击。如果计划添加更多类型的动画,需要为每种动画插入额外的状态条件和新的精灵数组。为每个角色设置标准的默认动画数量,有助于轻松插入新角色,而无需修改具有不同精灵列数、动画帧数等的位图文件的代码。

2. 为游戏世界添加场景

当前的游戏世界就像一片沙漠,空旷、荒芜且无聊,这与它作为游戏角色家园以及游戏趣味性的定位相差甚远。为了让世界变得生动起来,需要添加一些场景。可以使用 Reiner’s Tilesets 图形集中的各种精灵来美化游戏世界,例如 3D 渲染的房屋、建筑、城堡、塔楼、风车和各种树木等,这些资源可在 http://www.reinerstileset.de 访问。

以下是添加场景的主要步骤:
- 场景艺术作品 :本章使用的场景艺术作品包括四个非常详细的树木模型和渲染图,这些树木的叶子中有许多小的透明区域,增加了游戏的真实感。
- 场景数组 :使用四个艺术作品来代表游戏场景,

【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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