20、创意信息可视化编程实践

3D信息可视化编程实践与技巧

创意信息可视化编程实践

1. 3D 渲染与鼠标检测

在 3D 渲染中,Processing 的透视效果就如同铁轨向远处汇聚,它运用复杂的数学计算来实现。在 3D 环境里进行鼠标检测存在挑战,因为鼠标始终处于表面,没有 mouseZ 值。当 Processing 使用透视渲染几何图形时,顶点的坐标值实际上并未改变,而是由渲染器或虚拟相机处理数学变换,以在正确的比例和空间中显示顶点。

为了进行鼠标检测,我们需要将透视渲染“扁平化”到屏幕表面。幸运的是,Processing 提供了 screenX、screenY 和 screenZ 方法,可帮助我们完成这些扁平化计算。

2. Block 类的实现

为了使用相关功能,我们创建一个名为 Block.java 的简单块类。以下是具体代码:

/** 
 * Data Visualizer   
 * Block.java class 
 * By Ira Greenberg <br /> 
 * The Essential Guide to Processing for Flash Developers, 
 * Friends of ED, 2009 
 */ 

import processing.core.*; 

public class Block extends VizObj{ 

  private float d = 1.0f; 

  // default constructor 
  public Block(){ 
  } 

  // constructor 
  public Block(PApplet 
【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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