Mogre学习笔记(六)

Section 6: load configurations manually

有时候由于某些原因,会需要去掉OGRE项目的配置文件,这时我们就需要在代码中hardcode,以定义这些资源。

我们在新建Root对象的时候,如果不设置参数,那么它会默认读取resource.cfg和plugins.cfg中的配置信息。因此,我们新建Root对象的时候应该使用如下代码:

new Root("", "");

这样,我们就可以在之后的代码中手动定义了,首先是定义resource.cfg:

ResourceGroupManager.Singleton.AddResourceLocation(archName, typeName, secName);

archName是需要加载的路径;typeName指定种类,多用FileSystem和Zip(大小写敏感);secName指定ResourceGroup。我们可以hardcode这些配置,当然,我们也可以从文件中读入,给出示例代码如下:

ConfigFile cf = new ConfigFile();
cf.Load("resources.cfg", "\t:=", true);
ConfigFile.SectionIterator seci = cf.GetSectionIterator();
String secName, typeName, archName;

while (seci.MoveNext())
{
secName = seci.CurrentKey;
ConfigFile.SettingsMultiMap settings = seci.Current;
foreach (KeyValuePair<string, string> pair in settings)
{
typeName = pair.Key;
archName = pair.Value;
ResourceGroupManager.Singleton.AddResourceLocation(archName, typeName, secName);
}
}

然后是加载plugins.cfg,Root有一个LoadPlugin方法,例如加载Direct3D9:

Root.Singleton.LoadPlugin("RenderSystem_Direct3D9");

这样,我们就把所需的配置文件定义好和插件手动加载完了。之后调用ResourceGroupManager的InitialiseAllResourceGroups方法加载:

ResourceGroupManager.Singleton.InitialiseAllResourceGroups();

但是,有些时候,我们可能会想在运行时加载一个Zip包,比如加载一个场景或模型,那么我们需要在加载以前添加代码:

ResourceGroupManager.Singleton.AddResourceLocation("model/model.zip", "Zip", "General");

但是,在实践中,却发现无法装载*.material文件,需要手动解析,因此我们将*.material文件解压,解析的代码如下:

FileStream fs = new FileStream(material, FileMode.Open);
DataStream ds = new ManagedDataStream(fs);
MaterialManager.Singleton.ParseScript(new DataStreamPtr(ds), "General");
ds.Close();
fs.Close();

这样,我们就完成了手动动态加载。

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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