gojs实现仿启信宝股权结构关系树图

本文展示了如何利用GoJS库创建一个仿启信宝的股权结构关系图,详细介绍了实现效果,并提供了关键代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

话不多说,直接干货走起。对你有用的话,请赞

实现效果如下图:

实现代码:

<!doctype html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>GoJS demo</title>
    <script src="../release/go.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="myDiagramDiv6" class="diagramStyling" style="width:1000px; height:560px;margin: 30px auto;border: 1px solid #ddd"></div>
    <script>
        var dataArr = [
            { key: "1", name: "xxxx股份有限公司"},
            { key: "2", parent: "1", name: "xxxx增进股份有限公司",stock:'3.73%',Amount:'923,000,000'},
            { key: "3", parent: "1", name: "xxxx药业集团股份有限公司",stock:'1.45%',Amount:'123,100,000',hasChildNodes:true},
            { key: "4", parent: "1", name: "xxx高速公路发展股份有限公司",stock:'0.96%',Amount:'3,100,100,000'},
            { key: "5", parent: "1", name: "xxxx股份有限公司",stock:'3.73%',Amount:'3,100,000,000'},
            { key: "6", parent: "1", name: "xxxx药业集团股份有限公司",stock:'1.45%',Amount:'2,100,000,000'},
            { key: "7", parent: "1", name: "xxxxxxx发展股份有限公司",stock:'0.96%',Amount:'1,123,000,000'},
            { key: "8", parent: "1", name: "xxxx农业股份有限公司",stock:'4.88%',Amount:'1,123,000,000'},
            { key: "9", parent: "2", name: "xxxxxx农业股份有限公司",stock:'2.88%
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算科学计算工具,拥有丰富的函数库用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号经过FRFT处理后的信号之间的相似度,者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plotimagesc)展示原始信号的时域频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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