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点数图的源代码

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简介:
点数图的源代码是一段用于绘制金融分析中常用图表——点数图的程序编码。通过解析价格变动,此代码帮助投资者做出更为精准的投资决策。 该指标实际记录tick数据(BID或ASK价),并像其他指标一样显示在主窗口或辅助窗口上。可以设置要记录的数据点数。唯一需要注意的是,MT不允许控制X轴坐标和Y轴坐标的范围,因此无法更改X轴的设定。

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    点数图的源代码是一段用于绘制金融分析中常用图表——点数图的程序编码。通过解析价格变动,此代码帮助投资者做出更为精准的投资决策。 该指标实际记录tick数据(BID或ASK价),并像其他指标一样显示在主窗口或辅助窗口上。可以设置要记录的数据点数。唯一需要注意的是,MT不允许控制X轴坐标和Y轴坐标的范围,因此无法更改X轴的设定。
  • 【MATLAB片中提取.zip
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    该资源包含使用MATLAB代码从图像中精确提取数据点的方法和示例。适用于科研、数据分析等领域的专业人士和技术爱好者。 GRABIT 是一个用于从图像文件提取数据点的函数。它启动了一个GUI程序来从图像文件中抽取数据。该功能能够读取BMP、JPG、TIF、GIF 和 PNG 文件(任何IMREAD可读格式)。可以从单个图像文件中提取多个数据集,这些数据将以n-by-2矩阵变量的形式保存在工作空间内,并可以重命名并作为MAT文件进行保存。 使用GRABIT的步骤如下: 1. 加载图像文件。 2. 校准轴尺寸。系统会提示您选择图中的4个点来进行校准。支持缩放和平移功能。 3. 通过点击来提取数据点,右键单击可以删除一个点。可以通过拖动进行平移和放大缩小操作;双击以中心对齐视图;使用鼠标右键并拖动可实现放大或缩小的操作;此外还有键盘快捷方式用于缩放: - 键:放大 - 键:缩小 - 空格键:重置视图 GRABIT 还适用于从倾斜、扭曲的图像(包括倒立和镜像)中提取数据点。校准阶段确保了即使在不完美的方向或质量下,也能正确地处理这些问题。 该程序支持BMP、JPG、TIF 和 PNG 文件格式以及其他由IMREAD 支持的所有文件类型。 使用 GRABIT(FILENAME) 可以启动GUI 程序并打开指定的图像文件。
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    本资源提供一套基于激光雷达技术实现室内环境精确建图的代码,适用于机器人自主导航与定位研究。 定点建图:将激光雷达放在三脚架上,缓慢上下转动生成点云地图。 步骤如下: 1. 编译运行: ``` cd fix_point_slam catkin_make source devel/setup.bash roslaunch pcl_reg pcl_reg.launch ``` 2. 运行ros包并使用rviz查看数据: ``` rosbag play 1-1.bag rviz ``` 3. 查看所建立的地图: 使用pcl_viewer打开生成的.pcd文件,例如: ``` pcl_viewer xxxxxx.pcd ```
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    本项目提供了一套用于点云数据处理与三维模型重建的高效算法实现的源代码,适用于多种编程环境,旨在帮助开发者和研究者快速进行相关领域的实验和应用开发。 基于点云的网格重建源代码可以执行,并采用泊松重建算法。
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    这段源代码专为计算机视觉领域设计,实现了一系列经典的角点检测算法。它提供了一个便捷、高效的工具包,适用于研究和实际应用中对图像特征点的自动识别与提取。 这段文字描述了一个角点检测的源代码,特点是条理清晰、易于理解,非常适合初学者学习使用。
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    本段代码提供了一种将MATLAB中的浮点数转化为定点数表示的方法,并输出其对应的原码形式。适用于数字信号处理和硬件描述语言接口开发中对数值精度的要求场景。 MATLAB浮点数转定点数原码代码适用于数字信号处理中的数据预处理。
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    这段代码用于在MATLAB环境中实现图形界面下的手动取点功能,支持用户从绘制的图像中选取特定坐标点,并可用于后续的数据分析或处理任务。 这是一个实用的Matlab程序,可以用来从图形中提取曲线并生成二维数组。用户可以根据提示选择要提取的曲线范围。
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    本项目提供了一套高效的C/C++函数库,实现IEEE 754标准下浮点数与整数之间的精准互换功能。 在计算机科学领域,数据类型是编程的基础之一,并且浮点数与整数是最常见的两种基本数据类型。本段落将深入探讨IEEE754标准下的浮点数表示法及其如何应用于C++中的转换操作。 IEEE754是由国际电工委员会(IEE)制定的用于定义二进制和十进制计算机系统中使用的一种通用格式,广泛适用于现代计算环境之中。该规范详细描述了单精度(32位)与双精度(64位)浮点数的具体存储方式。在IEEE754标准下,一个典型的单精度浮点数值由以下三个部分组成: - 1位符号(表示正负号) - 8位指数 - 23位尾数 而双精度的布局则更复杂一些:包含一位符号、十一位指数和五十二位尾数。 接下来我们将讨论如何将一个浮点值转换为整型。进行这种转换时,需要考虑的是浮点数值可能含有小数部分这一特点,因为整型数据不支持存储非零的小数信息。具体来说,在执行这类操作的时候有几种常见的策略可供选择: 1. 截断(Truncation):直接移除数字中的所有小数位。 2. 四舍五入(Rounding):依据最接近的数值决定是否向上或向下调整整型值。 3. 向零取整(Flooring):当存在非零的小数部分时,向较小的方向进行截断操作。 4. 向无穷大取整(Ceiling):如果小数不为0,则将结果上舍入到下一个最接近的整数值。 在C++语言中可以利用内置函数如`std::trunc`, `std::round`, `std::floor`和`std::ceil`来实现上述功能。然而,如果你需要手动完成这些转换操作,那么就需要理解浮点数内部表示,并根据IEEE754标准执行相应的位级处理。 对于将整型数据转为浮点类型而言,过程相对直接一些:只需把给定的数值放入到适当的位置并确保指数部分设置正确即可。然而,在这种情况下同样需要注意可能出现的精度问题以及潜在的数据溢出情况。 以下是一个简单的C++示例代码片段,用于展示如何执行从浮点数到整型数据之间的转换(使用截断法): ```cpp #include #include int float_to_int(float f) { uint32_t bits = *reinterpret_cast(&f); uint32_t mantissa = (bits & 0x7FFFFF) | 0x800000; int result = mantissa >> 23; return result; } ``` 此外,对于整型转浮点数的操作可以使用`std::ldexp()`函数实现: ```cpp float int_to_float(int i) { float f; *reinterpret_cast(&f) = (i << 23) | 0x3F800000; return f; } ``` 上述代码仅提供基础示例,在实际应用中还需要考虑到各种边界情况和精度问题。同时,为了保证程序的可移植性和兼容性,建议优先使用标准库提供的函数而非直接进行位操作。 总结来说,理解IEEE754浮点数表示法及其与整型数据之间的转换对编写高效且精确的计算机代码至关重要。
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    本项目提供了一套用于将浮点数转化为二进制表示及逆向转换的源代码,适用于深入了解计算机中浮点数存储机制。 根据IEEE754标准编写了将float型数据与二进制数进行转换的方法。
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    这段源代码使用Python编程语言实现对IEEE 754标准下的浮点数进行各种转换操作,适用于需要处理或分析浮点数值的研究与开发人员。 提供一种基于Python的IEEE 754浮点数转换源码,实现单精度/双精度浮点数与十进制数之间的互相转换。