ue4个人学习笔记11

这篇个人学习笔记介绍了在UE4中如何实现点击物体后小球自动贴地以及通过WASD键控制小球滚动。在输入设置中绑定键盘按键,然后在蓝图中应用力矩实现滚动。同时,调整摄像机坐标并避免碰撞以流畅跟随小球。此外,创建了一个失败触发器,当小球掉落时,通过重置关卡来响应。重置前利用渐变效果让场景变暗,增加过渡效果。

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1、点击一个物体,按下键盘的“end”自动贴地

 

2、做一个能接收wasd滚动的小球

首先在项目设置-输入中设置好输入与返回(例如输入w会返回1,输入s会返回-1),这些有些项目会自行添加好。

接着,在自定义的小球蓝图类中就可以引用了。

要使小球滚动需要给他一个力矩,要让他在x轴移动就要在y轴给一个力矩,思路为:按下w时,将传出的值传到“torque”相关的节点,按s、a、d同理。

注:设置小球的摄像机的坐标为相对世界的,不然转的时候摄像机也在转;

设置小球摄像机忽略碰撞,便于镜头移动.

 

3、设计失败触发器

例子:小球掉落则重置关卡

思路:添加一个触发盒子,当actor与盒子重叠时,打开当前关卡名字的关卡。

用到节点获取关卡名和打开关卡

补充:使重新打开关卡前变暗,然后慢慢变亮,有个

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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