Qwt源码解读之QwtSystemClock类和QwtSamplingThread类

本文介绍了QwtSystemClock类及其在QwtSamplingThread中的应用。QwtSystemClock提供了高精度的计时功能,而QwtSamplingThread则负责定期采集样本。两者的结合为实时数据采集提供了有力的支持。

QwtSystemClock类提供了一个高分辨率的时钟功能(依赖于特定的系统)。

代码分析:

class QWT_EXPORT QwtSystemClock
{
public:
    QwtSystemClock();
    virtual ~QwtSystemClock();

    bool isNull() const;

    void start();
    double restart();
    double elapsed() const;

    static double precision();

private:
    class PrivateData;
    PrivateData *d_data;
};
QwtSystemClock类在QwtSamplingThread类里被用作了采样时钟。

--------------------------------------------------------------

QwtSamplingThread类:定期采集样品的线程,继承自QThread。

QwtSamplingThread自身也是一个抽象基类。

代码分析

class QWT_EXPORT QwtSamplingThread: public QThread
{
    Q_OBJECT

public:
    virtual ~QwtSamplingThread();

    double interval() const;
    double elapsed() const;

public Q_SLOTS:
    void setInterval( double interval );
    void stop();

protected:
    explicit QwtSamplingThread( QObject *parent = NULL );

    virtual void run();

    /*!
       Collect a sample

       \param elapsed Time since the thread was started in miliseconds
     */
    virtual void sample( double elapsed ) = 0; // 需重新实现

private:
    class PrivateData;
    PrivateData *d_data;
};

在D:\qwt-6.0.1\examples\oscilloscope\oscilloscope.pro例子中有对以上两个类使用的示例。




内容概要:本文围绕基于 QWT 的实时曲线绘制优化展开,介绍了 QWT 库及其在科学技术应用程序中的应用,特别是在实时数据监控场景下的功能。文章详细阐述了实时曲线绘制的原理,包括 QwtPlot QwtPlotCurve 的创建、数据获取更新机制。针对当前存在的性能瓶颈交互性问题,提出了数据处理优化(如合理设置数据采样频率、数据缓存与预处理)、绘制算法优化(如增量绘制、多线程绘制)界面交互优化(如缩放与平移优化、事件处理优化)等策略。通过一个工业温度监控项目的实际案例,展示了优化前后的性能对比,证明了优化方案的有效性。最后,展望了未来的发展方向,包括更智能的数据处理算法、更高效的绘制算法以及新颖的交互方式。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉 C++ Qt 框架的研发人员,以及从事数据可视化、实时数据监控等领域工作的工程师。 使用场景及目标:① 提升基于 QWT 的实时曲线绘制性能,解决在高数据量高更新频率下的卡顿问题;② 改善用户交互体验,使缩放、平移等操作更加流畅;③ 适用于工业监控、金融数据分析等需要实时数据可视化的应用场景。 阅读建议:本文不仅提供了具体的优化策略技术实现细节,还结合实际案例进行了深入分析。读者应结合自身项目需求,逐步实践这些优化方法,并注意代码实现中的关键细节,如多线程同步、增量绘制等,以确保优化效果。
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