EXISTINGARRY()? up有分

ch_builder 2003-06-01 10:03:21
1)EXISTINGARRY()的含义及用法;
在TCHART中有以下问题:
2)FillSampleValues(n)的含义及用法;
3)Chart1->BevelOuter=bvRaised 中的BevelOuter的含义及用法
4)View3DOptions这个属性如何用?
请各位指教
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ch_builder 2003-06-07
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谢谢大家了,要是周一没有人继续,我就结分了:P
yingyys 2003-06-04
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@ @
huzhangyou 2003-06-04
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你可以来这里看看

http://www.berneda.com/TeeChart6Docs/teechart6.html
huzhangyou 2003-06-04
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其实你自己的问题都可以在google上找到的
^_^
今天看到这么多回复了
所以只好帮你找一下

TChartSeries.FillSampleValues
TChartSeries

procedure FillSampleValues(NumValues: Integer); dymanic;

Unit
TeEngine

Description
Each Series draws random values at design mode unless you connect the Series component to other Series component or to a DataSet (Table,SQL,TClientDataset) component.

This method adds some random values to the Series and redraws it.

Example

Series1.FillSampleValues(20);
{will draw a series with 20 values at runtime}


TChartSeries是什么东西啊?
是不是图匡什么的阿/?
他应该是
Series1.FillSampleValues(20);
{will draw a series with 20 values at runtime}

这个意思
我因为没有使用过
就不说了
免得解释错了
原话引用!

相信楼主能明白!

nnlyc 2003-06-03
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xieguofu 2003-06-02
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hitbabiq 2003-06-02
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shanewest1 2003-06-02
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huzhangyou 2003-06-02
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FillSampleValues这个东西倒是没有见过
你去google看看

是不是人家自定义的函数阿???
ch_builder 2003-06-02
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不要都UP吧,我现在只想问FillSampleValues(n)的含义及用法;这个是什么意思呢?其它我已经搞定,那位能帮忙,对了至少给你30分!
loking 2003-06-02
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xiaojianw 2003-06-02
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constantine 2003-06-02
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huzhangyou 2003-06-01
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3)Chart1->BevelOuter=bvRaised 中的BevelOuter的含义及用法

你看看他的边界可以有几种选择
对PANEL试一下结果你就知道了
非常明显
huzhangyou 2003-06-01
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真的up
开玩笑的
1>
EXISTINGARRAY相当于传递一个与存在的ARRAY
其实可以相当于一个多值赋值
看帮助就时
long double Mean(const double *Data, const int Data_Size);

double d[] = { 3.1, 3.14159, 2.17128 };
Mean(EXISTINGARRAY (d));

snowjin78 2003-06-01
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qibo999 2003-06-01
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EXISTINGARRAY():
The EXISTINGARRAY micro allow you to take an array that is already created and pass it as an open array. The array that you pass must be of the correct type.

EXISTINGARRAY(myExitstingArrayOfTheCorrectType);
constantine 2003-06-01
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ch_builder 2003-06-01
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2)FillSampleValues(n)的含义及用法;这个是什么意思呢?其它我已经搞定,那位能帮忙,对了至少给你30分!
内容概要:本文研究了一种基于离散韦格纳分布(DWVD)结合卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)的故障诊断方法,旨在提升复杂工况下机械设备故障特征的提取与分类精度。首先利用DWVD对原始振动信号进行时频分析,生成高分辨率的时频图,有效保留故障信号的非平稳特性;随后,采用CNN自动提取时频图像中的深层故障特征,充分挖掘空间局部相关性;最后,通过SVM完成故障类型的分类识别,增强模型的泛化能力与分类可靠性。整个方法充分发挥了DWVD在时频域分析中的优势以及深度学习与传统机器学习在特征表达和分类决策中的互补性,实现了高效、准确的故障诊断。该研究通过Matlab代码实现,提供了完整的算法流程与实验验证,适用于轴承、齿轮箱等典型机械部件的早期故障检测。; 适合人群:具备信号处理、机器学习基础,从事故障诊断、状态监测及相关领域研究的科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定项目经验的开发者。; 使用场景及目标:①解决传统故障诊断方法中特征提取依赖人工经验、分类精度低的问题;②实现对非平稳、非线性机械振动信号的高效时频表征与智能分类;③为工业设备智能运维、预测性维护系统提供技术支持与算法原型。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解DWVD时频转换的实现细节,重点关注CNN特征提取网络结构的设计逻辑与SVM分类器的参数调优策略,建议在实际数据上复现并对比不同模型组合的性能差异,以掌握该混合模型的核心优势与适用边界。

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