4、OpenGL 3D 图形数据管理全解析

OpenGL 3D 图形数据管理全解析

在使用 OpenGL 渲染 3D 图像时,通常需要将多个数据集通过 OpenGL 着色器管道进行传输。例如,要绘制一个简单的 3D 立方体,至少需要发送以下数据:
- 立方体模型的顶点
- 一些变换矩阵,用于控制立方体在 3D 空间中的方向和外观

将数据通过 OpenGL 管道传输有两种方式:
- 通过缓冲区传输到顶点属性
- 直接传输到统一变量

了解这两种机制的工作原理非常重要,这样才能为传输的每个数据项选择合适的方法。接下来,我们将从渲染一个简单的立方体开始。

1. 缓冲区和顶点属性

要绘制一个对象,其顶点必须被发送到顶点着色器。通常的做法是将顶点放在 Java 端的缓冲区中,并将该缓冲区与着色器中声明的顶点属性关联起来。这一过程包括几个步骤,有些步骤只需执行一次,而如果场景是动画,则有些步骤必须在每一帧都执行:

只需执行一次(通常在 init() 函数中)

  1. 创建一个缓冲区
  2. 将顶点复制到缓冲区

每一帧都要执行(通常在 display() 函数中)

  1. 启用包含顶点的缓冲区
  2. 将缓冲区与顶点属性关联
  3. 启用顶点属性
  4. 使用 glDrawArrays(…) 绘制对象

在 OpenGL 中,缓冲区包含在顶点缓冲区对象(Vertex Buffer Object,VBO)中,它在 Java/JOGL 应用程序中声明和实例化。一个场景可能需要多

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值