56、提升 Power BI 仪表盘的视觉效果

提升 Power BI 仪表盘的视觉效果

在 Power BI Desktop 中,我们可以通过多种方式来增强仪表盘的视觉效果,使其更具吸引力和信息传达力。以下将详细介绍如何添加文本框、图片、形状等元素,以及如何对它们进行格式化操作。

1. 添加文本框

文本框是一种浮动的文本实体,可以放置在 Power BI Desktop 报告画布的任何位置,常用于注释仪表盘的特定部分。添加文本框的步骤如下:
1. 在“主页”功能区中,点击“文本框”按钮,仪表盘画布上会出现一个空的文本框。
2. 输入你想要添加的文本,例如“2017 年销售情况”。
3. 将鼠标指针放在标题框的角或侧边中央指示符上,拖动鼠标调整标题框的大小。
4. 点击文本框的标题栏(文本框顶部的灰色区域),将文本框拖动到页面的顶部中央。
5. 点击标题框外的空白报告画布区域。

如果文本框太小无法容纳整个文本,选择该文本框时会出现滚动条。修改文本也很简单,只需点击文本框内部并修改现有文本,就像在 PowerPoint 中一样。

2. 移动文本框

文本框和其他可视化元素一样,可以移动和调整大小。移动标题的方法有两种:
- 方法一:
1. 将鼠标指针悬停在文本框上,会出现一个指示文本框形状的容器。
2. 点击文本框的顶部栏,将文本框拖动到仪表盘画布的其他位置。
- 方法二:
1. 选择文本框。
2. 将鼠标指针放在文本框的边缘(但不要放在角或侧边手柄上),拖动文本框到新的位置。

3. 格式化文本框

可以对文本框进行特定的格式化,以赋予其

【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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