25、图表分析与设计框架及信息图分类研究

图表分析与设计框架及信息图分类研究

在当今信息爆炸的时代,可视化图表和信息图成为了人们快速理解和传达信息的重要工具。如何对这些可视化元素进行有效的分析、设计和分类,是一个值得深入探讨的问题。

一、图表分析与设计框架
(一)框架概述

该框架的范围涵盖了图表的组成部分(如形状、线条、符号等)、图形结构以及所表达的含义,但不包括与上下文相关的方面(如图表的使用场景)。它起源于 Diagrammatics 和 The Language of Graphics,并在综合以往研究的基础上,扩大了分析范围,对多个语料库中的可视化样本进行了分析。

框架的创建分为两个步骤:
1. 文献分析与样本研究 :对现有文献中的区分进行全面审查和分析,并将其应用于图表和图形的示例样本分析中,识别重叠、差距和不一致之处。
2. 系统开发与迭代优化 :开发一个更全面的系统,用于识别独特的特征和原则。通过将不断发展的框架应用于广泛的示例样本,在迭代循环中不断挑战和完善它。

(二)图形组件间的关系

众多学者指出,关系(包括显示的和表示的)是图表和图形的核心。例如,逻辑学家 Charles Sanders Peirce 认为图表主要是关系的图标;物理学家 James Clerk Maxwell 将图表定义为通过图形各部分的几何关系来说明其他对象之间关系的图形;制图师 Jacques Bertin 强调图形的目的是使关系显现;哲学家 Bertrand Russell 指出地图通过关系来表示关系,优于语言。

基于这种对关系的强调,信息的可视化

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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