openGl ES(一)

OpenGL 数据类型


因为OpenGL是一个跨平台的API,数据类型的大小会随使用的编程语言以及处理器(64位,32位,16位)等的不同而不同,所以OpenGL定义了自己的数据类型。当传递数据到OpenGL时,你应该坚持使用这些OpenGL的数据类型,从而保证传递数据的尺寸和精度正确。不这样做的后果是可能会导致无法预料的结果或由于运行时的数据转换造成效率低下。不论平台或语言实现的OpenGL都采用这种方式定义数据类型以保证在各平台上数据的尺寸一致,并使平台间OpenGL代码移植更为容易。

OpenGL ES仅支持三角形


typedef struct { 
    GLfloat x;
    GLfloat y;
    GLfloat z;
} Vertex3D;


static inline Vertex3D Vertex3DMake(CGFloat inX, CGFloat inY, CGFloat inZ)
{
    Vertex3D ret;
    ret.x = inX;
    ret.y = inY;
    ret.z = inZ;
    return ret;
}


typedef struct {
    Vertex3D v1;
    Vertex3D v2;
    Vertex3D v3;
} Triangle3D;

在OpenGL中有一个概念叫 卷绕(winding) , 它表示顶点绘制的次序是重要的。不像真实世界中的物体,OpenGL中的多边形通常都不会有两面。它们只有一面,被当做 front face(前面),  三角形只有其front face面对观察者时才可见。其面对物体内部的一面永远也不可见。不被绘制的一面称为backface(背面),OpenGL是通过观察顶点的绘制次序来确定front face和backface的。以反时针次序绘制顶点的构成的面是frontface(默认,可以改变)。
它使用了一种称为Backface Culling(隐面消除) 的技术来避免绘制视窗中多边形的不可见面。

上图中,左边青色的三角形是backface,因此将不可见。而右方的三角形是frontface,所以将被绘制。



内容概要:本文提出了种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进步验证模型泛化能力。
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