关于CHART中能否使用一个SERIES反复重绘曲线?而且所绘曲线不乱!

liuhuan992 2010-03-13 11:16:50
如题,

小弟想使用SERIES绘制曲线,即

在CHART控件中仅使用一个SERIES1,进行曲线的反复绘制, 想法是这样的,如下:

var
Form1: TForm1;
i:integer;
b:boolean;
implementation

{$R *.dfm}

procedure TForm1.Timer1Timer(Sender: TObject);
begin
if b then
edit1.Text :=inttostr(strtoint(edit1.Text)+1)
else
edit1.Text :=inttostr(strtoint(edit1.Text)-1);

if (strtoint(edit1.Text)>=10) or (strtoint(edit1.Text)<=0) then
b:=not b;
end;

procedure TForm1.Edit1Change(Sender: TObject);
begin
series1.Addxy(random(10),strtoint(edit1.Text));
end;

procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
begin
timer1.Enabled :=not timer1.Enabled ;
end;



如上所示代码所得出的曲线是只有一根,而且是非正常曲线,我想得到的结果是,用一个SERIES1绘制出N条曲线,记忘指教,不知SERIES还有哪个函数能够达到此种效果,谢谢!·
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liuhuan992 2010-03-16
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楼上所说是错误的,
form1.Series1.Clear;
该语句是将series1所绘曲线全部清除
所以,form1.Series1.Clear;
form1.Series1.AddXY(x,y);
这两句循环下来的话,CHART图表下只留有一个点了!
fanchael 2010-03-16
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form1.Series1.Clear;
form1.Series1.AddXY(x,y);
我觉得从理论上讲是没有问题的。因为x,y其实就是x,y轴的数值。只要你固定每组点的x,y的数值,点就可以画出来。
要注意的是:这条曲线每次都要从开始点到结束点运算刷新一次。
hongss 2010-03-15
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单个Series不可能实现你要的效果吧?
bdmh 2010-03-15
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小同志,一些不能实现的东西,就不要吊死在一棵树上,你就添加多个sereris又怎么了,其实你的效果完全可以不用chart,就是canvas上自己画,那样想怎么画就怎么画
liuhuan992 2010-03-15
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就没有人能回答了?
liuhuan992 2010-03-15
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怎样产生如图所示的效果,
贝隆 2010-03-15
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顶UPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUPUP
liuhuan992 2010-03-15
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楼上的,你们都OUT了,
最新版的CHART控件都出到8。0版了,
就存在这个功能,呵呵,
明天结贴!
SQLDebug_Fan 2010-03-15
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可以完全用Canvas画。
taixinltd 2010-03-15
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series是不行的
xjjrocker 2010-03-15
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思路很重要,只要实现了预计的效果,至于几条都无所谓,只要你用的习惯和效率高即可。
向来看重思路,不看重实现形式。
bdmh 2010-03-15
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[Quote=引用 7 楼 liuhuan992 的回复:]
各位前辈,我的截图就是CHART画出来的,只是不知道到底是如何操作的!
[/Quote]
你看到的画出后的结果,你怎么就认定人家就一个series呀
liuhuan992 2010-03-15
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各位前辈,我的截图就是CHART画出来的,只是不知道到底是如何操作的!
liuhuan992 2010-03-14
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这样所绘出来的曲线只有一条,而且是非正常曲线!
SQLDebug_Fan 2010-03-13
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可以重复调用series1.Addxy(random(10),strtoint(edit1.Text));这个函数绘制图形。
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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