基于色彩渐进插值的矿井预警数据集三维可视化技术(2012年)

利用 MATLAB 构建三维可视化，探索复杂数据集的空间关系。

Matlab中的专有技术保护可保护程序中的块（OB、FC）和全局数据块，防止未经授权访问。输入密码后可限制对块的访问，密码可防止块被未经授权的读取或篡改。可读数据受专有技术保护的块仅可读取以下数据：- 块标题、注释和属性- 块参数- 程序调用结构- 不带使用点信息的全局变量其他操作受专有技术保护的块可执行以下操作：- 复制、删除- 在程序中调用- 在线/离线比较限制- 受保护的全局数据块不可用- 无密码用户可读取但不可修改受保护的全局数据块- 受保护的Array数据块不可用

表22显示了Matlab实现三维地形可视化的详细步骤和P2.5引脚的控制功能，包括CAPD、DCOR、P2DIR等。

通过对高维数据可视化方法的系统研究，提出了一种新的基于自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）的算法。为了表现该方法的特点，将其称为三维自组织映射（Three-Dimensional SOM，TDSOM）。它在对高维数据记录集进行SOM分析后，将其投影到三维坐标系中的特定点集上，最终形成三维模型。该模型弥补了传统模型难以清晰准确地展现高维数据的缺陷，并且新模型着重于在一个比二维平面更为广阔的三维立体空间中展现海量数据。使用者通常可以根据当前领域的专业知识在分析模型的基础上得出有意义的模式。新方法可以广泛使用在数据挖掘和模式识别等领域。

该展示内容主要包括：1. 在 fft_analyse 模块中，展示了指定信号的频谱图绘制，并基于频谱图重构了原始信号。2. 在 fft_demo 模块中，提供了多种信号的交互式演示，并可对输入信号进行幅度拉伸或压缩。仅支持关于时域 t=0 的对称拉伸或压缩，并实时展现拉伸或压缩后信号的频谱图。此外，还可自定义增加平移操作。

该项目提供了一个实现三次样条插值函数的代码库，采用 C++ 编写核心计算逻辑，并借助 Matlab 2018 的绘图引擎实现数据可视化。用户可根据自身需求选择保留或注释掉绘图部分代码，以获取插值计算结果或生成相应的函数图像。需要注意的是，若要使用绘图功能，需事先配置好 C++ 与 Matlab 的混合编程环境。

K-means聚类算法是数据挖掘和机器学习中常用的无监督学习方法，将数据点分为K个不同的簇。该算法通过迭代寻找最优簇中心，确保每个数据点到其所属簇中心的距离最小化。在三维空间中，K-means算法可以通过直观的颜色编码方式展示不同簇的数据点分布，从而帮助分析和评估其聚类效果。选择合适的K值、初始中心和数据分布假设是使用该算法时需要考虑的关键因素。

该算法实现方位、仰角和距离的头部相关传递函数 (HRTF) 插值。HRTF 是一个描述声音在头部和耳朵中传播的函数，它用于创建逼真的三维声场体验。该插值算法使用径向基函数，可高效准确地生成指定方位、仰角和距离的 HRTF。

利用降维技术进行高维数据的可视化是当前数据科学研究中的重要课题。该方法不仅有助于提高数据的可理解性，还能为复杂数据模式的发现提供新的视角。