8、动画制作全流程:从基础设置到特效添加

动画制作全流程:从基础设置到特效添加

在动画制作过程中,我们可以通过一系列操作让动画更加生动逼真。下面将详细介绍动画制作的步骤和技巧。

调整关键帧与动画效果
  • 首先,按下空格键再次播放动画,观察效果。此时动画可能已有所改善,但在时间把控和缓动效果上仍有提升空间。
  • 以椭圆形(Oval)为例,我们可以通过拖动关键帧来调整时间。比如将椭圆形的关键帧设置在第 0 帧、第 18 帧和第 21 帧。操作步骤如下:
    1. 移动时间滑块到第 0 帧。
    2. 播放动画,感受效果。
    3. 还可以对缩放比例进行微调,将第二个关键帧的缩放比例从 120% 调整到 110%,再次播放动画,会发现动画变得更加平滑。
调整不透明度

接下来调整不透明度,具体操作步骤如下:
1. 选择椭圆形图层。
2. 按下 T 键显示不透明度属性(T 代表不透明度,A 代表锚点,S 代表缩放,P 代表位置,R 代表旋转)。
3. 按下 Shift + S 键同时显示缩放关键帧。按下 Shift + A、S、P 或 R 键可以在不关闭其他属性的情况下打开或关闭相应属性。
4. 将时间滑块移动到关键帧 0。可以通过按下 K 键移动到下一个关键帧,按下 J 键移动到上一个关键帧。
5. 按下不透明度图层的秒表图标创建关键帧,也可以按下 Option + T 键完成此操作。
6. 将不透明度值调整为 40%。

创建第二个关键帧的步骤如下:
1. 按下 K 键将时间滑块移动到下一

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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