Document

本文详细介绍了HTML和XML文档的Document对象,它是文档树的根节点,提供了主要的数据访问途径。文章列举了Document对象的主要属性和方法,包括获取元素、创建节点等关键操作。

DOM/domcore/Document

DOM‎ | domcore

Document

The Document interface represents the entire HTML or XML document. Conceptually, it is the root of the document tree, and provides the primary access to the document's data.


Attributes

NameDescription
implementationReturns the DOM implementation associated with this document.
compatModeIndicates whether the document is rendered in Quirks or Strict mode.
doctypeReturns the Document Type Declaration associated with this document.
documentElementAllows direct access to the child node that is the document element of the document.


Methods

NameDescription
getElementsByTagName(localName)Returns a list of all the Elements in document order with a given local name(tag name).
getElementsByTagNameNS(namespace, localName)Returns a list of all the Elements with a given local name and namespace URI in document order.
getElementsByClassName(classNames)Returns the Element that has an class attribute with the given value.
getElementById(elementId)Returns the Element that has an ID attribute with the given value.
createElement(localName)Creates an element of the type specified.
createElementNS(namespace, qualifiedName)Creates an element of the given qualified name and namespace URI.
createDocumentFragment()Creates an empty DocumentFragment object.
createTextNode(data)Creates a Text node given the specified string.
createComment(data)Creates a Comment node given the specified string.
createProcessingInstruction(target, data)Creates a ProcessingInstruction node given the specified name and data strings.
importNode(node, deep)Imports a node from another document to this document
adoptNode(node)Attempts to adopt a node from another document to this document.
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造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学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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