18、Power BI 可视化操作与报表增强指南

Power BI 可视化操作与报表增强指南

1. 图形可视化操作准备

在进行图形可视化操作前,需先完成准备工作:
- 打开 Controlling Visual Interactions.pbix 文件,并将其另存为 Utilizing Graphical Visualizations.pbix

2. 图形可视化操作步骤

2.1 欧洲页面操作

  • 选择欧洲页面。
  • 从可视化窗格中选择散点图可视化,将销售区域表中的“销售区域国家”列作为图例添加。
  • 从互联网销售表中,将“互联网净销售额”度量添加到 X 轴,“互联网客户数量”度量添加到 Y 轴,“互联网订单总量”度量添加到大小。
  • 从日期表中,将“日期”列(非日期层次结构)添加到播放轴。
  • 在格式窗格的常规子窗格的属性下,将高度设置为 381,宽度设置为 594。然后,在位置下,将水平设置为 160,垂直设置为 295。
  • 展开标题格式卡片,将文本更改为“按国家划分的互联网销售和客户数量趋势”,并将水平对齐方式设置为居中。
  • 切换到视觉子窗格,将图例设置为关闭。然后,展开 Y 轴部分,在标题下,将标题文本更改为“不同客户”。

2.2 折线图操作

  • 点击页面画布上的空白处,从可视化窗格中选择折线图。
  • 使用日期表中的“年月”列作为 X 轴,销售区域表中的“销售区域国家”列作为图例,互联网销售表中的“互联网
同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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