朝着新的方向前进

计划在一周内实现动画、浏览、GUI及PPT四大系统,旨在提供丰富功能并简化用户操作体验。各系统既可独立使用,又能组合满足演示与动画需求。

 

 思考设计了两天之后,终于又要动手编码了。

 

  这次目标是实现下述四大系统:

 

   1, 动画系统

 

         包含属性动画 和 路径动画 和 样式动画

 

         终于要实现不用二次开发也能是颜色变化,也能使模型移动了

 

   2, 浏览系统

 

         存储或者设计相机的浏览路径,这部分模仿google 的 tour来设计,不过除了google 原有的飞行到,等待,背景音乐,属性更新外

 

         还将包括 环绕飞行,路径飞行,环绕对象,跟随对象(这也符合我们“山寨”的风格,一定要比原版更强大)

 

         有了这个就能做一些自动演示了

 

  3, GUI系统

 

         在演示中为了使用户能更好的和系统交互,所以要实现GUI系统,不过第一步比较简单了

 

         只实现Label 和 button

 

  4, PPT系统

  

         这个算是借鉴了arc global 的一些操作,但是我们最终的功能实际要比arc global的演示文稿更加强大。

 

   最初的设计里这四大系统是完全柔和在一起的,经过我的深思熟虑,一步步剥离分析,划分为四大系统,将为用户提供

 

       更加丰富的功能,同时也使界面操作会变得简单灵活

 

  

     这四大系统实际上是相当独立的,每个系统都可以单独使用。

 

     当然结合起来,基本能够满足目前演示和动画的所有需求了。

 

 

     希望一周之内能搞定吧,还是担心那个保存问题,这回得手动扩展libkml了

 

     

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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