今日21分->怎样用循环取grid风格数据窗口对象的column名称和其对应的header text字符?

bbdx2523 2005-12-31 02:53:40
内容如题。

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本贴21分,只结给回贴最有效者。问题解决即结贴。(-_-)
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bbdx2523 2005-12-31
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我弄一个自己的问题集.在这里弄方便
hangzhou6274 2005-12-31
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唉,车车老大,你直接群里问问就好了了,干吗到这里浪费分呢,多可惜啊
bbdx2523 2005-12-31
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哈哈,两个人的回贴一样有效,现在结贴。
一人一半。
这一贴我没说只结一人。不过杭州在代码后面加了注释,多加一分。
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感谢谢两位。(-_-)
xiaoplx 2005-12-31
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猎人,哈哈~~~
xiaoplx 2005-12-31
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你的字段和字段头名要有联系,如果字段名是xxx,对应header,text的名字是xxx_t
hangzhou6274 2005-12-31
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哈哈,楼上的怎么比我快这么一点点啊,早知道我就不打注释了
hangzhou6274 2005-12-31
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晕死,车车真抠门
li_rowcount = dw_1.describe('column.count')
for li_i = 1 to li_rowcount
ls_colname = dw_1.describe('#' + string(li_i) + '.name')
ls_coltext = dw_1.describe(ls_colname + '_t.text')//一般情况下标题的名字都是列名+"_t"
next
xiaoplx 2005-12-31
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String ls_header[],ls_column[]
FOR i=1 TO long(dw_1.Object.DataWindow.Column.Count)
ls_column[i]=dw_1.Describe("#" + String(i)+".Name")
ls_header[i]=dw_1.Describe( ls_column[i]+"_t.Text")

NEXT
xiaoplx 2005-12-31
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记号,抢分,写程序去
内容概要:本文系统介绍了基于核主成析(KPCA)的故障检测方法,重点实现了T²和Q统计指数的可视化,并提供了完整的Matlab代码实现与仿真析流程。该方法通过核函数映射将原始非线性过程数据转换至高维特征空间,进行主成与降维处理,进而构建T²和Q两种统计量用于监控系统运行状态,有效识别工业过程中的早期故障与异常行为。文中详细阐述了KPCA的数学原理、故障检测机制、控制限计算方法,并结合实际案例展示其在复杂非线性系统中的应用效果与优越性,具有较强的工程实用性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,特别适用于从事工业过程监控、故障诊断、智能制造等相关领域的研究人员。; 使用场景及目标:①应用于化工、电力、制造等行业中关键设备的在线故障监测与早期预警;②作为学术研究中非线性降维与异常检测算法的对比基准;③帮助开发者掌握KPCA模型构建、参数调优及T²-Q统计图可视化等核心技术环节。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解KPCA算法的核心步骤,重点关注核函数选择、主成数确定及统计量阈值设定等关键参数的影响,以提升故障检测的灵敏度与准确性。

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