游戏中随机地图的实现很多游戏都用到了随机地图，比如矮人要塞，CDDA，MineCraft，RimWorld。
随机地图带给游戏更多的趣味性，每一次新建游戏都有不同的体验。
一般游戏中生成随机地形都是使用柏林噪声，接下来我们就来看看怎么实现。游戏中随机地图的实现白噪声柏林噪声柏林噪声的应用随机地图的生成参考 白噪声首先我们先来使用一个白噪声函数试试生成一张完全随机的图片。public float[]
title: Perlin噪声
date: 2023-04-18 11:10:14
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- 噪声
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- 充电学习perlin基本信息Perlin噪声（Perlin noise，又称为柏林噪声）指由Ken Perlin发明的自然噪声生成算法，具有在函数上的连续性，并可在多次调用时给出一致的数值。 在电子游戏领域中可以透过使用Pe
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2023-07-19 16:44:16
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前言1985年Ken Perlin指出，一个理想的噪声应该具有以下性质：维基百科1.对旋转具有统计不变性；2.能量在频谱上集中于一个窄带，即：图像是连续的，高频分量受限；3。对变换具有统计不变性。本文目的是以一种通俗简单的方式介绍Ken Perlin的改进版柏林噪声算法，讲解代码采用c#编写。Perlin noise简介柏林噪声是一个非常强大算法，经常用于程序生成随机内容，在游戏和其他像电影等多媒
代码：https://gitee.com/honbingitee/three-template-next.js/tree/shader/参考视频：https://www.youtube.com/watch?v=oKbCaj1J6EI 核心： 创建循环的图形 应用噪声 顶点按照法相偏移CustomMaterial(): ShaderMaterial {
const material
原创
2023-10-26 09:27:48
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# JAVA实现Perlin柏林噪音算法及应用
## 引言
Perlin噪音是一种常用于图形编程的渐进式噪音生成算法，由Ken Perlin于1983年提出。它在图像生成、纹理映射和程序化地形生成等领域得到了广泛应用。与传统的随机噪声相比，Perlin噪音生成的结果更加平滑、自然，因此非常适合用于模拟自然界中的现象，如云彩、地形等。
## Perlin噪音的原理
Perlin噪音的核心思想是基
//什么是噪声信号处理中一般指原信号中不存在的无规则的额外信号。在处理过程中一般是我们不需要的，需要被处理掉的。噪声和信号本身无关，其频率和强弱变化无规律。噪声有什么用处就如上面提到的那样，噪声是干扰原信号的存在。在信号处理中，我们一般都希望通过各种方法将其从原信号中剥离出来并除掉。既然如此，为什么我们还需要创造出各式各样的噪声生成算法。原因很简单，就是我们自然界中存在各种各样的噪声。而当我们的程
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2024-08-15 10:53:34
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二. 正态分布2.1 理论部分2.2 MATLAB函数模型2.3 例题三. 伽玛分布3.1 理论部分3.2 MATLAB函数模型3.3 例题一. 泊松分布1.1 理论部分Poisson分布是离散的，其x值只能取自然数。Poisson分布的概率密度函数如下：其中是一个固定的正整数常数。在泊松分布中，**参数****λ是单位时间(或单位面积)**内随机事件的平均发生率。 泊松分布适合于描述单位时间内随
原本想研究柏林噪声，结果发现自己想研究的原来是分形噪声，这就尴尬了，我想说其实百度到的大多数柏林噪声的资料其实都是分形噪声，除了这位同学：[图形学]－谈谈噪声：给你点个赞。 不过我自己还是从一维噪声开始学吧，毕竟不会分形噪声，其实写博文的时候我没成功码出过分形噪声的代码，只是理清了一点理论罢了，也只有这样的程序才适合作为新手教程不是么(｡•ˇ‸ˇ•｡)（沾沾自喜） 什么是分形噪
# 如何在 Python 中实现加噪音：初学者指南
在数据处理、机器学习和信号处理的领域，加噪音常常用于数据增强或测试模型的鲁棒性。此篇文章将向你展示如何在Python中实现加噪音的过程。
## 整体流程
以下是实现加噪音的步骤汇总：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据（信号）|
| 3 | 生成噪音
# Python 图片柏林噪声生成教程
## 1. 介绍
在本教程中，我将教你如何使用Python生成图片的柏林噪声。柏林噪声是一种随机生成的噪声，常用于图像处理、3D渲染和模拟等领域。通过生成柏林噪声，我们可以给图片增加一定的纹理，使其看起来更加真实和有趣。
## 2. 流程
下面是生成图片柏林噪声的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[导入所需库] --
原创
2023-11-04 03:36:32
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python时间序列处理1-预处理时间序列平稳性判断时序图检验自相关图检验纯随机性检验LB检验Q检验 时间序列平稳性判断时序图检验import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 读取某销售数据
# squeeze参数：当只有一个列时，返回Series类
外文链接： http://freespace.virgin.net/hugo.elias/models/m_perlin.htm 翻译链接 。 图片 Many people have used random number generators in their programs to create unpredictability, make the motion and behavior
# 实现Python股票噪音的流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 下载股票数据
下载股票数据 --> 数据预处理
数据预处理 --> 计算噪音
计算噪音 --> 结束
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 下载股票数据
下载股票数据 --> 数据
原创
2024-04-07 04:10:47
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这篇文章用于记录柏林噪声的一些实践，在开始前，先看下维斯百科里对柏林噪声的一些说明. 用随机法产生的噪声图像和显然自然界物体的随机噪声有很大差别，不够真实。1985年Ken Perlin指出[1]，一个理想的噪声应该具有以下性质：对旋转具有统计不变性；能量在频谱上集中于一个窄带，即：图像是连续的，高频分量受限；对变换具有统计不变性。 先来看下一张图： 这二张图都是模仿海波(只是看二者波形
做这样一个效果不需要很复杂的代码，但涉及的技术点却不少。复制粘贴一段代码很容易，但想做到灵活运用，你一定要将这些技术点熟练于心。主要技术点一共三个：perlinNoise柏林噪声，displacementMapFilter偏移滤镜和paletteMap调色映射。perlinNoise和paletteMap是BitmapData的方法，displacementMapFilter是一个特殊滤镜。这两个
使用2D矢量场的 LIC(line integral convolution ) 算法时，需要使用 白噪声图片 作为输入。查阅了相关资料。整理如下：1. 白噪声的定义白噪声在功率谱密度上（若以频率为横轴，信号幅度的平方为功率（在纵轴上））分布为常值，即从高频到低频各种频率的噪声都有（从频域上考虑），也即每个时刻出现的噪声幅值都是随机的（从时域上考虑）。2. 高斯白噪声的定义高斯分布又名正
# Python判断噪音音频
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python判断噪音音频。下面是整个流程的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入库]
B --> C[加载音频文件]
C --> D[数据预处理]
D --> E[计算音频能量]
E --> F[判断噪音阈值]
F --> G[输出
原创
2023-09-29 20:46:10
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# 使用Python进行WAV文件噪音去除
随着技术的进步，音频处理在各个行业中变得越来越重要，尤其是在播客、音乐制作和语音识别等领域。噪音去除是音频处理的重要部分，对于提升音质至关重要。本文将介绍如何使用Python来实现WAV文件的噪音去除，并提供示例代码。
## 环境准备
在开始之前，您需要安装几个Python库。主要使用`scipy`和`numpy`，以及用于音频处理的`libros
原创
2024-09-19 06:21:25
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# 散斑噪音及其在 Python 中的应用
## 简介
散斑噪音是一种常见的图像噪音，主要由于光学系统的不完美性或者环境因素引起的。它会在图像中产生随机的亮暗斑点，影响图像的质量和清晰度。针对散斑噪音的去除是图像处理领域的一个重要研究课题。
在本文中，我们将首先介绍散斑噪音的特点和影响，然后介绍使用 Python 进行散斑噪音去除的方法和示例代码。
## 散斑噪音的特点和影响
散斑噪音通
原创
2024-06-01 06:24:32
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# 使用Python进行分贝噪音测试的完整指南
在声音测量的领域，分贝（dB）是一个重要的单位，用于表示声音的强度。若你是一名刚入行的小白，希望通过Python实现分贝噪音测试，本篇文章将为你提供一个详细的流程和代码示例。
## 整体流程
下面是您可以遵循的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
