Google Earth Engine 简单的时序动画界面设计与实现

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本文介绍了如何使用Google Earth Engine(GEE)创建一个简单的时序动画界面,通过HTML和CSS设计界面,JavaScript实现动画功能。示例代码包括地图初始化、图像集合创建、播放与停止控制,帮助用户理解并分析地表变化。

时序动画是一种可视化数据变化的有效方式,通过连续的图像序列展示数据随时间的演变,帮助用户更好地理解和分析地表变化。在本文中,我们将介绍如何使用Google Earth Engine(GEE)创建一个简单的时序动画界面,并提供相应的代码示例。

  1. 界面设计
    首先,我们需要设计一个简单直观的界面,用于控制时序动画的播放和显示。我们可以使用HTML和CSS来创建一个基本的用户界面。以下是一个简单的示例:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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