JFreeChart

本文介绍了JFreeChart——一个开放的JAVA平台图表绘制类库。它支持多种图表类型如饼图、柱状图等,并能生成PNG和JPEG格式的输出。适用于web应用程序、applets、servlets及JSP。
因特网的发展使得基于因特网的应用程序不再局限于静态或者简单的动态内容提供。传统的一些以软件包形式发布应用程序例如报表系统等都在逐渐搬到因特网上。但是这两者之间有着天壤之别,虽然对于数据获取、业务处理等方面基本类似,但是最大的差别在于用户界面。为了能在web浏览器上显示要求用户界面使用 HTML以及图片的方式来展现数据,而传统的一些利用操作系统本身的控件来开发的用户界面无法适应琳琅满目的客户端,因此在这里也变得无能为力,为了创建一个直观查看的图表,一般有两种做法:第一种就是使用applet利用java本身对图形的支持来显示一个图表;第二种就是直接在web服务器端生成好图表图片文件后发送给浏览器。

JFreeChart是JAVA平台上的一个开放的图表绘制类库,它是目前比较流行的Java Chart API,而且是一个开源项目。它完全使用JAVA语言编写,是为applications, applets, servlets 以及JSP等使用所设计。JFreeChart可生成饼图(pie charts)、柱状图(bar charts)、散点图(scatter plots)、时序图(time series)、甘特图(Gantt charts)等多种图表,并且可以产生PNG和JPEG格式的输出,还可以与PDF和EXCEL关联。

JFreeChart的主页地址为:[url]http://www.jfree.org/jfreechart/index.html[/url]
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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