20、石头剪刀布游戏开发全解析

石头剪刀布游戏开发全解析

1. 按钮点击检测

在开发石头剪刀布游戏时,首先要处理玩家的点击操作,判断玩家点击的位置是否在按钮范围内。以下是相关代码:

var i;
for (i=0;i<everything.length;i++){
    var ch = everything[i];
    if ((mx>ch.sx)&&(mx<ch.sx+ch.bWidth)&&
        (my>ch.sy)&&(my<ch.sy+ch.bHeight)) {
        ...
        break;
    }
}

这段代码通过一个循环遍历所有可能的对象,每个对象代表玩家可能的出拳选择(石头、剪刀、布)。使用复合条件判断点击点 (mx, my) 是否在对象的外部矩形范围内,四个条件都必须为真才能确定点击点在矩形内,通过 && 运算符实现。若点击在按钮外部,则不会触发任何操作。对于这种情况,有两种处理建议:
- 给玩家提供反馈,如弹出警告框提示“请点击石头、剪刀或布来做出你的选择!”
- 避免屏幕杂乱,假设玩家能自行理解操作。

2. 生成计算机的选择

计算机的选择生成类似于掷骰子。在石头剪刀布游戏中,需要从三个可能的出拳(石头、剪刀、布)中随机选择一个,代码如下:

var com
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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