试验数据云平台中数据可视化的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 课题的意义 | 第17-18页 |
| 1.4 论文主要工作和结构 | 第18-21页 |
| 1.4.1 主要工作 | 第18页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第18-21页 |
| 第二章 相关理论和技术 | 第21-29页 |
| 2.1 数据可视化基础 | 第21-23页 |
| 2.1.1 数据可视化基本框架 | 第21-22页 |
| 2.1.2 可视化中的交互技术 | 第22-23页 |
| 2.2 Qt相关技术 | 第23-27页 |
| 2.2.1 Qt概览 | 第23-24页 |
| 2.2.2 QCustomPlot插件 | 第24-27页 |
| 2.3 时序数据采样算法 | 第27-28页 |
| 2.3.1 时变数据的定义 | 第27页 |
| 2.3.2 时序数据采样算法 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 数据可视化需求分析与概要设计 | 第29-35页 |
| 3.1 可视化设计概述 | 第29-30页 |
| 3.2 设计目标 | 第30-31页 |
| 3.3 设计原则 | 第31-32页 |
| 3.4 功能模块划分 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 数据采样的设计与实现 | 第35-51页 |
| 4.1 常用时序序列分割算法的比较 | 第35-37页 |
| 4.2 试验数据云平台中采样算法选取 | 第37-39页 |
| 4.2.1 趋势分析算法 | 第37-38页 |
| 4.2.2 定步长+极值点采样 | 第38-39页 |
| 4.3 实验与分析结果 | 第39-45页 |
| 4.3.1 趋势分析算法参数实验 | 第39-43页 |
| 4.3.2 定步长+极值点采样参数实验 | 第43-44页 |
| 4.3.3 三种采样算法对比分析 | 第44-45页 |
| 4.4 基于定步长+极值点的二次采样 | 第45-49页 |
| 4.4.1 二次采样的设计 | 第45-48页 |
| 4.4.2 后台服务中采样算法的实现 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 可视化的设计与实现 | 第51-59页 |
| 5.1 导航树的设计与实现 | 第51-54页 |
| 5.1.1 树的生成与同步 | 第51-53页 |
| 5.1.2 树的导航 | 第53-54页 |
| 5.2 数据显示的设计与实现 | 第54-56页 |
| 5.2.1 数据显示处理流程 | 第54-55页 |
| 5.2.2 图片和视频的显示 | 第55页 |
| 5.2.3 表格数据的显示 | 第55-56页 |
| 5.3 曲线绘制的设计与实现 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 测试与验证 | 第59-63页 |
| 6.1 测试环境 | 第59页 |
| 6.2 功能测试 | 第59-62页 |
| 6.2.1 导航树的测试 | 第59-60页 |
| 6.2.2 数据显示的测试 | 第60-61页 |
| 6.2.3 曲线绘制的测试 | 第61-62页 |
| 6.3 性能测试 | 第62页 |
| 6.4 测试结果总结 | 第62-63页 |
| 第七章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 7.1 本文主要工作 | 第63页 |
| 7.2 进一步研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
