MFC串口数据的可视化呈现。-ITADN社区

串口数据可视化工具_serialplot.rar

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本资源提供了一个用于串口数据可视化的工具_serialplot，帮助用户直观地分析和调试通过串行端口传输的数据。可视化串口显示接收发送工具_serialplot.rar 是一个需要在 Matlab7.X 以上版本运行的程序。

PISA 2012：数据可视化呈现PISA 2012调查结果

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本资料册采用直观图表形式，全面解析PISA 2012教育评估报告核心数据与发现，助您轻松掌握国际学生学业表现趋势。比萨2012年调查旨在评估学生在即将完成义务教育之前的知识与技能水平。这项研究覆盖了全球65个国家和地区，针对的是这些地方的15岁儿童，在阅读、数学和科学三个方面进行能力测试。该项目的目标是创建一个交互式图表，通过这个图表读者可以观察到每个国家PISA平均得分与其他变量之间的关系。一些关联因素如安静的学习环境、拥有计算机及书籍等与预期的考试成绩正相关；然而也有令人意外的结果，例如下棋或编程游戏却显示出与测试分数负相关的趋势。该图允许用户调整坐标轴，并且可以选择三种不同类型的测试或者一个可用的因素进行观察。数据集来源于PISA 2012原始数据的一个csv文件摘要版本。在设计阶段的初步想法是采用Choropleth地图来展示各个国家和地区的情况，但最终我们决定使用其他更适合展现复杂关系的方式来进行呈现。

利用MFC实现数据可视化展示

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本项目运用Microsoft Foundation Classes (MFC)技术进行开发，专注于通过图形界面直观地展示复杂的数据信息，为用户提供高效的数据分析工具。通过访问程序自带的SQL数据库，实现了将数据库中的表字段以曲线动态可视化的方式展示出来。运行程序前，请先将数据库附加到SQL SERVER中。

用C#编写的串口波形展示，简易示波器，可视化串口数据

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本项目使用C#开发了一款简易示波器软件，能够通过串口实时接收并显示数据波形，实现了串口数据的可视化呈现。用C#开发的一个简易示波器，可以显示下位机通过串口上传的波形数据，无需额外配置即可直接使用。

MFC中的串口数据绘图

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本项目介绍在Microsoft Foundation Classes (MFC)框架下实现串口通信，并将接收到的数据实时绘制出图形的方法和技术。编写一个使用MFC从串口获取数据，并在工作区绘制曲线的程序，该程序可以作为嵌入式系统的上位机软件。

MFC中实现串口数据的发送和接收

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本教程详细介绍了在Microsoft Foundation Classes (MFC)环境下，如何编写代码来实现串行端口（Serial Port）的数据发送与接收功能。串口收发数据涉及通过串行通信接口传输数据的过程。这一过程通常包括发送端将并行数据转换为串行格式并通过物理连接线缆或无线模块进行传输；接收端则负责从线路中提取这些连续的位流，并将其恢复成原始的数据形式。在实际应用中，开发者可能需要编写特定于硬件和协议栈的代码来确保数据能够正确无误地发送与接收。

Linux下的可视化串口调试工具

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Linux下的可视化串口调试工具是一款在Linux操作系统环境下运行的软件，它以图形界面的形式简化了串口通信设备的配置与监测过程。此工具帮助开发者和工程师更方便地进行硬件调试工作。我开发了一款适用于Linux系统的串口调试工具VQCom，支持RS232/422/485模式，并具备设置波特率、数据位、校验位、停止位及流控等功能。此工具还能够自动收发数据并设定发送周期和16进制发送方式等特性。该软件已在Ubuntu 16.04的32位与64位系统上完成测试，功能正常。若在使用过程中遇到任何问题，请随时向我反馈。此外，我也为Windows系统开发了相同工具，但由于市面上已存在大量同类产品，故暂未公开发布。使用方法如下：将文件复制到目标操作系统并解压；打开终端切换至root权限，并进入该软件所在的目录；赋予VQCom执行权限（命令：chmod +x VQCom）；最后在终端输入./VQCom 回车即可启动程序。

Python的数据可视化

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《Python的数据可视化》是一本介绍如何使用Python编程语言进行数据可视化的书籍或教程。它涵盖了多种流行的库如Matplotlib和Seaborn，并提供了创建图表、图形等视觉化内容的方法与技巧，帮助读者更直观地理解和分析数据。 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的 Python 库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JavaScript 库，主要用于数据可视化展示。pyecharts 兼容 Python2 和 Python3，目前版本为 0.1.2。首先开始绘制你的第一个图表： - `add()` 方法主要用来添加图表的数据和设置各种配置项。 - `show_config()` 可以打印输出图表的所有配置项。 - 使用 `render()` 默认会在根目录下生成一个名为 render.html 的文件。此方法支持通过 path 参数来指定文件保存的位置，例如：`render(my_first_chart.html)`。该文件可以用浏览器打开，默认编码类型为 UTF-8。

Python的数据可视化

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Python数据可视化介绍如何利用Python编程语言及其库（如Matplotlib和Seaborn）将复杂数据转换为直观图表，帮助用户深入理解数据分析结果。 Python数据可视化是一个重要的领域，它涉及使用Python编程语言来创建直观、吸引人的图表和图形，以便更好地理解、分析和展示数据。在这个存储库中，很可能包含了一系列使用Jupyter Notebook编写的项目，这是一个交互式计算环境，非常适合进行数据分析和可视化。在Python中，有几个常用的数据可视化库提供了丰富的功能以创建各种类型的图表。其中最著名的两个是Matplotlib和Seaborn。Matplotlib作为基础库，提供基本的绘图功能，包括线图、散点图、柱状图和直方图等，并通过调整参数来自定义颜色、线型、标记及其它细节；而Seaborn则是基于Matplotlib构建的高级接口库，提供了更美观的默认样式，特别适合展示复杂的数据分布情况。在Jupyter Notebook中使用`%matplotlib inline`指令可以使生成的图表直接显示。此外，Pandas库可以与Matplotlib和Seaborn无缝集成，使得数据加载、清洗及预处理后可以直接进行可视化操作。探索数据时常用的基础图表包括直方图来了解数据分布情况，箱形图检查异常值以及折线图展示趋势等；对于多个变量之间的关系，则可能用散点矩阵或双轴图来进行比较。分类数据显示中则常使用饼状和条形图表。更复杂的可视化技术还包括地图绘制（如Geopandas和Plotly）、3D图形（Mayavi或Plotly）以及交互式可视化工具，例如Bokeh和Plotly等。这些工具允许用户通过缩放、平移及点击等方式来探索数据的更多细节信息。 Seaborn中的联合分布图可以帮助快速查看变量之间的多对多关系，并且热力图用于展示相关性矩阵；FacetGrid则可以在多个子图上绘制相同类型的数据，以对比不同组间的行为表现。在时间序列分析中，我们可能会使用线图来展示随时间变化的趋势，并结合滚动平均或平滑方法来消除噪声。为了提高图表的可读性和吸引力，需要遵循良好的可视化实践原则：选择合适的颜色方案（考虑色盲友好），减少视觉噪音，提供有意义的图例和标签以及确保数据准确表示等。这个Python数据可视化存储库很可能包含了使用Jupyter Notebook实现的各种案例项目，涵盖了从基础图表到高级特性的广泛应用范围，是学习并提升Python数据可视化技能的重要资源。通过深入研究与实践这些项目内容后，你将能够掌握如何有效地利用Python进行数据可视化工作，并更好地理解和传达其中的故事信息。

MFC中实现打开和关闭串口及收发数据的接口函数

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本文介绍了在MFC框架下编写用于打开、关闭串行端口以及发送与接收数据的功能函数的方法。 MFC打开串口、关闭串口接口函数的实现以及收发数据的接口函数的具体实现方法。

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MFC串口数据的可视化呈现。

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