18、AutoCAD高级绘图与图层管理全解析

AutoCAD高级绘图与图层管理全解析

在AutoCAD的使用过程中,掌握高级的绘图和图层管理技巧能极大地提升工作效率和绘图质量。下面将详细介绍一些高级绘图工具和图层管理方法。

高级绘图工具
多线(Mline)

多线是一种由多条平行直线组成的对象,在建筑绘图等领域有广泛应用。多线具有以下特性:
- 夹点(Grips) :所有多线在整体线条的顶部或底部都会有夹点(这是在首次创建多线时通过“对正”设置的)。可以根据需要使用这些夹点来拉伸线条。
- 分解多线(Exploding the mline) :多线可以被分解,分解后会将其分离为单个的组成线条。在建筑平面图较为复杂,无法让多线完全满足需求时,分解多线可能是完成平面图线条绘制的正确解决方案。分解后可以使用圆角、修剪和延伸等操作将其调整为所需形状。
- 修剪/延伸(Trim/Extend) :多线可以在不分解的情况下进行修剪和延伸,但不能进行圆角操作。在进行修剪或延伸时,会弹出选项“Enter mline junction option [Closed/Open/Merged] :”,这些选项与交点有关,需要选择一个选项来继续操作。
- 多线样式修改(Modification of mlines) :一旦开始使用新的多线样式,就不能对其进行修改,但在使用前可以修改。如果已经绘制了一些多线后想要更改,需要创建一个包含所需更改的新样式。

草图(Sketch)

草图是AutoCAD中比较特殊的工具,它允

【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,以面掌握该方法的核心技术要点。
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