時序仿真體數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng).pdf

1、近年來，復雜時序數(shù)據(jù)越來越多的出現(xiàn)在日常應用中，其屬性多、持續(xù)時間長和特征演化復雜等特點也為分析研究這些數(shù)據(jù)帶來了難點?？梢暬夹g可以形象地展示出數(shù)據(jù)內(nèi)部特征，并且通過靈活的交互手段幫助用戶深入探索數(shù)據(jù)，復雜時序數(shù)據(jù)的可視化研究也得到了越來越多的重視。本文針對基于模型的沉積數(shù)據(jù)和湍流數(shù)據(jù)，開發(fā)了包括時序數(shù)據(jù)可視化、特征演化分析等功能的可視化系統(tǒng)，對仿真時序數(shù)據(jù)的可視化進行了研究。
　　針對基于模型的沉積數(shù)據(jù)，本文首先將初始數(shù)據(jù)進行

2、轉化，將復雜時序數(shù)據(jù)的每個屬性進行抽取保存，形成若干屬性的時間體數(shù)據(jù)，便于以后的繪制和分析。然后，我們應用基于GPU加速的光線投射算法，對原始時間體數(shù)據(jù)和隱式利用時間維度生成的空間體數(shù)據(jù)進行了繪制，通過傳輸函數(shù)等交互，可以讓用戶對數(shù)據(jù)整體有一定了解。最后，針對各種領域分析需求，該系統(tǒng)提供了地質(zhì)侵蝕分析、多維屬性分析、河道骨架提取和三角洲演化等分析模塊，來幫助專業(yè)人員探索數(shù)據(jù)內(nèi)部特征和演化過程，找出感興趣區(qū)域與其持續(xù)過程。
　　本文

3、還結合了時間活動曲線方法對湍流數(shù)據(jù)進行了可視化展示與特征演化分析。我們采用了k-means聚類算法對原始數(shù)據(jù)體素的時間活動曲線進行聚類，然后結合信息可視化中聚類圖的表現(xiàn)形式，找出相鄰特征的聯(lián)系，展示了不同特征的演化過程。最后，使用傳輸函數(shù)、特征序列相關的交互和實時調(diào)節(jié)算法參數(shù)等操作，幫助用戶自主地探索和分析湍流數(shù)據(jù)中特征的演化。
　　最后，我們展示了這兩種仿真數(shù)據(jù)的可視化與分析結果，證明了我們方法和系統(tǒng)的有效性，可以更好地幫助用戶