58、多视图交互环境中为视觉隐喻准备数据的方法

多视图交互环境中为视觉隐喻准备数据的方法

在当今的数据驱动时代,数据可视化变得至关重要。然而,现有的数据可视化工具存在诸多局限性,如质量不佳、缺乏交互性等。为了解决这些问题,我们提出了一种在多视图交互环境中为视觉隐喻准备数据的方法。

1. 研究背景

数据可视化通常是通过算法生成的,并且可以使用不同的数据轻松重新生成。不过,流行的数据可视化工具仍然存在一些问题,生成的可视化效果质量较差,与用户的交互性也不足。

在数据可视化领域,有几种常见的视觉隐喻:
- Treemap(树状图) :与传统的树形图不同,树状图可以图形化地表示嵌套(分层)数据及其相应的值。这些值可以通过每个矩形的面积和颜色强度来表示,能提供所有数据及其后代的概述以及它们的值。
- Sunburst(旭日图) :与树状图展示的数据方面相同,但采用了不同的方式,便于分析数据的层次结构,且一个子层不会干扰另一个子层的可视化,还能提供所有层次的全景视图。
- Circle Packing(圆形填充图) :用于可视化分类形式的数据,适用于具有多个层次的分层数据,能够实现对数据集结构各层次的递归导航。
- Chord View(弦图) :与上述专注于分层数据的视图不同,弦图为表示实体之间的关系提供了一种选择,可以查看哪些实体相互关联以及关系的方向。但如果实体之间的关系过多,一些关系的表示可能会相互重叠,影响理解,因此采用了交互式解决方案。

2. 问题提出

构建数据的图形表示并使其在互联网上可用,通

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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