6、数据可视化:选择合适展示方式与消除杂乱元素

数据可视化的优化策略

数据可视化:选择合适展示方式与消除杂乱元素

在数据可视化领域,选择合适的视觉展示方式以及避免视觉杂乱是有效传达信息的关键。下面将详细探讨这两方面的内容。

选择合适的视觉展示

在日常的数据展示中,有多种视觉展示类型可供选择。虽然不同的场景可能需要不同的视觉展示,但常见的展示方式通常能满足大多数日常需求。

在很多情况下,并没有一种绝对正确的视觉展示方式。重要的是明确你希望受众了解的信息,然后选择能够清晰传达该信息的视觉展示。例如,如果你想知道“哪种图表适合我的情况”,答案永远是:选择受众最容易理解的图表。

为了测试所选视觉展示是否有效,可以创建可视化内容并展示给朋友或同事。让他们在处理信息时明确指出关注点、看到的内容、观察到的信息以及提出的问题。这有助于评估你的可视化是否达到预期效果,如果没有达到,也能帮助你明确需要改进的方向。

认知负荷与杂乱元素

当进行视觉传达时,要考虑受众的认知负荷。认知负荷是指人们接收信息时所需的心理努力。人类大脑的心理处理能力是有限的,因此作为信息设计者,我们应该明智地利用受众的脑力。

例如,当你在会议室看到一张过于繁杂的幻灯片,或者在阅读报告时遇到一个让人难以理解的图表,你所经历的就是过度或无关的认知负荷。这种负荷会占用受众的心理资源,但却无助于他们理解信息,是我们需要避免的。

为了解释和指导如何减少视觉传达中的认知负荷,引入了一些概念,如数据 - 墨水比或信号 - 噪声比。数据 - 墨水比指的是图形中用于表示数据的墨水比例越大越好;信号 - 噪声比中,信号是我们想要传达的信息,噪声则是那些不增加或甚至削弱信息传达的元素。

杂乱元素是

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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