iframe 自适应高度JS代码,兼容FF ,IE

本文介绍了一种使用JavaScript来动态调整iframe元素高度的方法,确保iframe能够根据其内容自动伸缩,适用于不同浏览器环境。

代码:

 

 

<iframe src="showmagzine.htm" id="magzineframe" name="magzineframe" align="center" frameborder=no width="100%" height=100% scrolling="no"  frameborder="1" bgcolor="#FFFFFF" onload="javascript:{dyniframesize('magzineframe');}">
	</iframe>

 

js 代码:

<script>
var getFFVersion=navigator.userAgent.substring(navigator.userAgent.indexOf("Firefox")).split("/")[1]   
//extra height in px to add to iframe in FireFox 1.0+ browsers   
var FFextraHeight=getFFVersion>=0.1? 16 : 0    
function dyniframesize(iframename) {

  var pTar = null;   
  if (document.getElementById){     
    pTar = document.getElementById(iframename);   
  }else{   
    eval('pTar = ' + iframename + ';');   
  }   
  if (pTar && !window.opera){   
    //begin resizing iframe     
    pTar.style.display="block"  
    if (pTar.contentDocument && pTar.contentDocument.documentElement.scrollHeight){   
 
	      pTar.height =0;
		pTar.height=pTar.contentDocument.documentElement.scrollHeight;    
     

    }else if (pTar.Document && pTar.Document.body.scrollHeight){   
      //ie5+ syntax   
      pTar.height = pTar.Document.body.scrollHeight;   
       
      
    }   
  }     
} 


</script>
 
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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