js批量修正ie6中的png灰背景

本文提供了一种解决PNG图片在特定浏览器环境下显示不正确的方法。通过JavaScript脚本,该方案能够修正页面上作为图片元素和背景图像的PNG文件的显示效果。

function correctPNG()     //修正作为图片的png
   {
   for(var i=0; i<document.images.length; i++)
      {
     var img = document.images[i]
     var imgName = img.src.toUpperCase()
     if (imgName.substring(imgName.length-3, imgName.length) == "PNG")
        {
       var imgID = (img.id) ? "id='" + img.id + "' " : ""
       var imgClass = (img.className) ? "class='" + img.className + "' " : ""
       var imgTitle = (img.title) ? "title='" + img.title + "' " : "title='" + img.alt + "' "
       var imgStyle = "display:inline-block;" + img.style.cssText
       if (img.align == "left") imgStyle = "float:left;" + imgStyle
       if (img.align == "right") imgStyle = "float:right;" + imgStyle
       if (img.parentElement.href) imgStyle = "cursor:hand;" + imgStyle    
       var strNewHTML = "<span " + imgID + imgClass + imgTitle
       + " style=/"" + "width:" + img.width + "px; height:" + img.height + "px;" + imgStyle + ";"
        + "filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader"
       + "(src=/'" + img.src + "/', sizingMethod='scale');/"></span>"
       img.outerHTML = strNewHTML
       i = i-1
        }
      }
   }
function alphaBackgrounds(){    //修正作为背景的png
   var rslt = navigator.appVersion.match(/MSIE (d+.d+)/, '');
   var itsAllGood = (rslt != null && Number(rslt[1]) >= 5.5);
   for (i=0; i<document.all.length; i++){
      var bg = document.all[i].currentStyle.backgroundImage;
      if (bg){
         if (bg.match(/.png/i) != null){
            var mypng = bg.substring(5,bg.length-2);
   //alert(mypng);
            document.all[i].style.filter = "progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader(src='"+mypng+"', sizingMethod='crop')";
            document.all[i].style.backgroundImage = "url('')";
   //alert(document.all[i].style.filter);
         }                                              
      }
   }
}

if (!window.XMLHttpRequest) {
window.attachEvent("onload", correctPNG);
window.attachEvent("onload", alphaBackgrounds);
}

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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