matlab跳动爱心
时间: 2023-11-05 14:05:29 浏览: 174
matlab跳动爱心是通过在Matlab中编写程序来实现的。程序使用了心形曲面函数和循环语句来实现爱心的跳动效果。程序中定义了一个心形曲面函数，然后使用meshgrid函数生成坐标点，并将其传入心形曲面函数来得到一个曲面的值。接下来，使用isosurface函数创建一个曲面对象，并使用isonormals函数设置其颜色和边缘。最后，使用循环语句和drawnow函数实现爱心的跳动效果。
相关问题
生成一个动态的MATLAB跳动爱心的代码
以下是一个简单的 MATLAB 跳动爱心的代码，可以动态显示：
```matlab
clear all;
clc;
close all;
t = 0:0.1:10*pi;
x = 16*sin(t).^3;
y = 13*cos(t)-5*cos(2*t)-2*cos(3*t)-cos(4*t);
figure;
axis equal;
axis off;
for i = 1:length(t)
plot(x(1:i), y(1:i), 'r', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(-x(1:i), y(1:i), 'r', 'LineWidth', 2);
axis equal;
axis off;
pause(0.01);
clf;
end
```
在运行代码时，会弹出一个新窗口，其中会动态显示一个跳动的爱心。可以根据需要修改代码中的参数来改变爱心的大小和速度。
matlab爱心代码跳动
```
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title></title>
</head>
<style>
* {
padding: 0;
margin: 0;
}
html,
body {
height: 100%;
padding: 0;
margin: 0;
background: #000;
}
canvas {
position: absolute;
width: 100%;
height: 100%;
}
.aa {
position: fixed;
left: 50%;
bottom: 10px;
color: #ccc;
}
</style>
<body>
<canvas id="pinkboard"></canvas>
<script>
/*
* Settings
*/
var settings = {
particles: {
length: 500, // maximum amount of particles
duration: 2, // particle duration in sec
velocity: 100, // particle velocity in pixels/sec
effect: -0.75, // play with this for a nice effect
size: 30 // particle size in pixels
}
};
/*
* RequestAnimationFrame polyfill by Erik M?ller
*/
(function () {
var b = 0;
var c = ["ms", "moz", "webkit", "o"];
for (var a = 0; a < c.length && !window.requestAnimationFrame; ++a) {
window.requestAnimationFrame = window[c[a] + "RequestAnimationFrame"];
window.cancelAnimationFrame =
window[c[a] + "CancelAnimationFrame"] ||
window[c[a] + "CancelRequestAnimationFrame"];
}
if (!window.requestAnimationFrame) {
window.requestAnimationFrame = function (h, e) {
var d = new Date().getTime();
var f = Math.max(0, 16 - (d - b));
var g = window.setTimeout(function () {
h(d + f);
}, f);
b = d + f;
return g;
};
}
if (!window.cancelAnimationFrame) {
window.cancelAnimationFrame = function (d) {
clearTimeout(d);
};
}
})();
/*
* Point class
*/
var Point = (function () {
function Point(x, y) {
this.x = typeof x !== "undefined" ? x : 0;
this.y = typeof y !== "undefined" ? y : 0;
}
Point.prototype.clone = function () {
return new Point(this.x, this.y);
};
Point.prototype.length = function (length) {
if (typeof length == "undefined")
return Math.sqrt(this.x * this.x + this.y * this.y);
this.normalize();
this.x *= length;
this.y *= length;
return this;
};
Point.prototype.normalize = function () {
var length = this.length();
this.x /= length;
this.y /= length;
return this;
};
return Point;
})();
/*
* Particle class
*/
var Particle = (function () {
function Particle() {
this.position = new Point();
this.velocity = new Point();
this.acceleration = new Point();
this.age = 0;
}
Particle.prototype.initialize = function (x, y, dx, dy) {
this.position.x = x;
this.position.y = y;
this.velocity.x = dx;
this.velocity.y = dy;
this.acceleration.x = dx * settings.particles.effect;
this.acceleration.y = dy * settings.particles.effect;
this.age = 0;
};
Particle.prototype.update = function (deltaTime) {
this.position.x += this.velocity.x * deltaTime;
this.position.y += this.velocity.y * deltaTime;
this.velocity.x += this.acceleration.x * deltaTime;
this.velocity.y += this.acceleration.y * deltaTime;
this.age += deltaTime;
};
Particle.prototype.draw = function (context, image) {
function ease(t) {
return --t * t * t + 1;
}
var size = image.width * ease(this.age / settings.particles.duration);
context.globalAlpha = 1 - this.age / settings.particles.duration;
context.drawImage(
image,
this.position.x - size / 2,
this.position.y - size / 2,
size,
size
);
};
return Particle;
})();
/*
* ParticlePool class
*/
var ParticlePool = (function () {
var particles,
firstActive = 0,
firstFree = 0,
duration = settings.particles.duration;
function ParticlePool(length) {
// create and populate particle pool
particles = new Array(length);
for (var i = 0; i < particles.length; i++)
particles[i] = new Particle();
}
ParticlePool.prototype.add = function (x, y, dx, dy) {
particles[firstFree].initialize(x, y, dx, dy);
// handle circular queue
firstFree++;
if (firstFree == particles.length) firstFree = 0;
if (firstActive == firstFree) firstActive++;
if (firstActive == particles.length) firstActive = 0;
};
ParticlePool.prototype.update = function (deltaTime) {
var i;
// update active particles
if (firstActive < firstFree) {
for (i = firstActive; i < firstFree; i++)
particles[i].update(deltaTime);
}
if (firstFree < firstActive) {
for (i = firstActive; i < particles.length; i++)
particles[i].update(deltaTime);
for (i = 0; i < firstFree; i++) particles[i].update(deltaTime);
}
// remove inactive particles
while (
particles[firstActive].age >= duration &&
firstActive != firstFree
) {
firstActive++;
if (firstActive == particles.length) firstActive = 0;
}
};
ParticlePool.prototype.draw = function (context, image) {
// draw active particles
if (firstActive < firstFree) {
for (i = firstActive; i < firstFree; i++)
particles[i].draw(context, image);
}
if (firstFree < firstActive) {
for (i = firstActive; i < particles.length; i++)
particles[i].draw(context, image);
for (i = 0; i < firstFree; i++) particles[i].draw(context, image);
}
};
return ParticlePool;
})();
/*
* Putting it all together
*/
(function (canvas) {
var context = canvas.getContext("2d"),
particles = new ParticlePool(settings.particles.length),
particleRate =
settings.particles.length / settings.particles.duration, // particles/sec
time;
// get point on heart with -PI <= t <= PI
function pointOnHeart(t) {
return new Point(
160 * Math.pow(Math.sin(t), 3),
130 * Math.cos(t) -
50 * Math.cos(2 * t) -
20 * Math.cos(3 * t) -
10 * Math.cos(4 * t) +
25
);
}
// creating the particle image using a dummy canvas
var image = (function () {
var canvas = document.createElement("canvas"),
context = canvas.getContext("2d");
canvas.width = settings.particles.size;
canvas.height = settings.particles.size;
// helper function to create the path
function to(t) {
var point = pointOnHeart(t);
point.x =
settings.particles.size / 2 +
(point.x * settings.particles.size) / 350;
point.y =
settings.particles.size / 2 -
(point.y * settings.particles.size) / 350;
return point;
}
// create the path
context.beginPath();
var t = -Math.PI;
var point = to(t);
context.moveTo(point.x, point.y);
while (t < Math.PI) {
t += 0.01; // baby steps!
point = to(t);
context.lineTo(point.x, point.y);
}
context.closePath();
// create the fill
context.fillStyle = "#ea80b0";
context.fill();
// create the image
var image = new Image();
image.src = canvas.toDataURL();
return image;
})();
// render that thing!
function render() {
// next animation frame
requestAnimationFrame(render);
// update time
var newTime = new Date().getTime() / 1000,
deltaTime = newTime - (time || newTime);
time = newTime;
// clear canvas
context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
// create new particles
var amount = particleRate * deltaTime;
for (var i = 0; i < amount; i++) {
var pos = pointOnHeart(Math.PI - 2 * Math.PI * Math.random());
var dir = pos.clone().length(settings.particles.velocity);
particles.add(
canvas.width / 2 + pos.x,
canvas.height / 2 - pos.y,
dir.x,
-dir.y
);
}
// update and draw particles
particles.update(deltaTime);
particles.draw(context, image);
}
// handle (re-)sizing of the canvas
function onResize() {
canvas.width = canvas.clientWidth;
canvas.height = canvas.clientHeight;
}
window.onresize = onResize;
// delay rendering bootstrap
setTimeout(function () {
onResize();
render();
}, 10);
})(document.getElementById("pinkboard"));
</script>
</body>
</html>
```
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基于STC12C5A16S2单片机的动态辐射扫描温度计的研制
动态辐射扫描温度计的研制中温度处于中低温度带，在低温测量的过程中因为初始时有效信号小而外界干扰相对较大，所以结果很容易受到干扰，尤其是零点误差的影响，也就是说当输出电压与零点电压相等时，这时零点电压会成为影响测温仪精度的重要因素，本动态辐射扫描温度计在研制过程中采用了几种方法来克服零点电压的影响，总体构思是在测量温度的最初阶段应尽量将信号放大以减小零点干扰，其中对电压数据进行标定并采用数据拟合的方法能够达到提高最初电压信号放大的目的，最终能减小测量误差提高测量精度。
基于STC12C5A16S2单片机的动态辐射扫描温度计共分为光学部分和电路部分两大块，光学部分由镜头、扫描镜、棱镜组、激光器、还有孔径光阑组成，电路部分总共分为前置放大电路和数据处理电路两部分，前置放大电路由前置放大器AD820、反相放大器OP07和继电器组成，数据处理电路以STC12C5A16S2单片机为核心，采用MAX232通讯，显示采用12864k12液晶显示屏，采用矩阵键盘，按键由发射率设定键、扫描频率设定键、测量键、通讯键和复位键组成，电源模块采用AC/DC模块。
BSC绩效考核指标汇总 (2).docx
BSC（Balanced Scorecard，平衡计分卡）是一种战略绩效管理系统，它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域，以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中，BSC绩效考核指标主要分为两大类：财务类和客户类。
1. 财务类指标：
- 部门费用的实际与预算比较：如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用，均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量，这反映了部门在成本控制上的效率。
- 经营利润指标：如承保利润、赔付率和理赔统计，这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。
- 人力成本和保费收益：如人力成本与计划的比例，以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比，评估业务运营和盈利能力。
- 财务效率：包括管理费用、销售费用和投资回报率，如净投资收益率、销售目标达成率等，反映公司的财务健康状况和经营效率。
2. 客户类指标：
- 客户满意度：通过包装水平客户满意度调研，了解产品和服务的质量和客户体验。
- 市场表现：通过市场销售月报和市场份额，衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。
- 服务指标：如新契约标保完成度、续保率和出租率，体现客户服务质量和客户忠诚度。
- 品牌和市场知名度：通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。
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# 2.1 用户注册和登录
### 2.1.1 用户注册表单的设计和验证
用户注册表单是用户创建帐户的第一步，因此至关重要。它应该简单易用，同时收集必要的用户信息。
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* **验证：**表单应验证字段的格式和有效性，例如电子邮件地址的格式和密码的强度。
* **错误处理：**表单应优雅地处理验证错误，并提供清晰的错误消
卷积神经网络实现手势识别程序
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据，因为它能够自动提取和学习局部特征，这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤：
1. **输入数据准备**：首先，你需要收集或获取一组带有标签的手势图像，作为训练和测试数据集。
2. **数据预处理**：对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作，以便于网络输入。
3. **卷积层（Convolutional Layer）**：这是CNN的核心部分，通过一系列可学习的滤波器（卷积核）对输入图像进行卷积，以
BSC资料.pdf
"BSC资料.pdf"
战略地图是一种战略管理工具，它帮助企业将战略目标可视化，确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角：财务、客户、内部流程和学习与成长。
1. **财务视角**：这是战略地图的最终目标，通常表现为股东价值的提升。例如，股东期望五年后的销售收入达到五亿元，而目前只有一亿元，那么四亿元的差距就是企业的总体目标。
2. **客户视角**：为了实现财务目标，需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户，以实现销售额的增长。
3. **内部流程视角**：确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等，每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。
4. **学习与成长视角**：评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本，确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。
绘制战略地图的六个步骤：
1. **确定股东价值差距**：识别与股东期望之间的差距。
2. **调整客户价值主张**：分析客户并调整策略以满足他们的需求。
3. **设定价值提升时间表**：规划各阶段的目标以逐步缩小差距。
4. **确定战略主题**：识别关键内部流程并设定目标。
5. **提升战略准备度**：评估并提升无形资产的战略准备度。
6. **制定行动方案**：根据战略地图制定具体行动计划，分配资源和预算。
战略地图的有效性主要取决于两个要素：
1. **KPI的数量及分布比例**：一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标，且在四个视角之间有均衡的分布，如财务20%，客户20%，内部流程40%。
2. **KPI的性质比例**：指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面，以全面反映组织的绩效。
战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图，也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献，从而提高执行力和组织协同性。