d3可视化新动态

1、D3数据的抽取 

  论文: 《 Deconstructing and Restyling D3 Visualizations》

 一篇简单的文

     

     

图展示了系统所带来的效果


D3的特点

  • D3是一个JavaScript库,是基于DOM文档对象模型
  • D3是基于数据驱动的
  • DOM是以层次结构组织的节点
  • D3绘图数据绑定SVG元素


  • 相对于像素,D3的重构更容易
SVG图特点
  • SVG图包含根节点<svg>组节点<g>
  • SVG图绘制使用局部坐标系,并且提供了从局部到全局坐标的转换
  • SVG图的节点包含各种属性值:
               <rect>  <circle> <polygon>
               <position> <width> <height>
               <fill-color><stroke-width>

Deconstruction

          Extracting Data and Marks

  • 数据抽取(Data extraction)
  • 遍历SVG子树
  • 所有节点满足:节点是一个图形生成标记,节点绑定数据
  • 遍历每个节点的data属性
  • 每类图对象建立一个 data table

deconID 记录遍历顺序

<rect>绑定了对象 name、type、cost 、value

x-axis 绑定了string label


Extracting Mappings

    线性匹配(linear mapping) 

  •  数值型的数据和标签
  •        (ordering index i → x-position, cost → height)
  • 采用线性回归模型
  •      计算系数(R2),R2 值接近1时,线性回归,保留斜率和截距
  •              y=kx+b
  • 查找数值域和标签属性一对一的匹配、多对一匹配 

Extracting Mappings
序列匹配(a categorical mapping) 

  • 没有找到线性匹配或者属性是非数值的,采用该匹配
  • 标签值对应一个特定的序列 (type->fill-color)
  • 不需要值域、数值属性
RESTYLING

Remove Mapping

Change Mapping

  • linear mappings users can specify new line parameters
  • categorical mappings users can specify the attribute value corresponding to any unique data value
      实例:


通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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