jqgrid 加载本地树形数据demo
时间: 2024-02-17 07:07:21 浏览: 118
jqGrid demo
下面是一个简单的 jqGrid 加载本地树形数据的示例代码：
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>jqGrid加载本地树形数据示例</title>
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jqueryui/1.12.1/themes/smoothness/jquery-ui.min.css">
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/free-jqgrid/4.15.5/css/ui.jqgrid.min.css">
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.6.0/jquery.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jqueryui/1.12.1/jquery-ui.min.js"></script>
<script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/free-jqgrid/4.15.5/jquery.jqgrid.min.js"></script>
<script>
$(function() {
var mydata = [
{id: '1', name: '节点1', parent_id: '0'},
{id: '2', name: '节点2', parent_id: '0'},
{id: '3', name: '节点3', parent_id: '1'},
{id: '4', name: '节点4', parent_id: '1'},
{id: '5', name: '节点5', parent_id: '2'},
{id: '6', name: '节点6', parent_id: '2'},
{id: '7', name: '节点7', parent_id: '3'},
{id: '8', name: '节点8', parent_id: '3'},
{id: '9', name: '节点9', parent_id: '4'},
{id: '10', name: '节点10', parent_id: '4'}
];
$("#treegrid").jqGrid({
datatype: "local",
data: mydata,
colNames: ['ID', '名称', '父节点'],
colModel: [
{name:'id', index:'id', width:55},
{name:'name', index:'name', width:200},
{name:'parent_id', index:'parent_id', width:100}
],
treeGrid: true,
treeGridModel: 'adjacency',
ExpandColumn: 'name',
height: 'auto',
caption: '本地树形数据示例'
});
});
</script>
</head>
<body>
<table id="treegrid"></table>
</body>
</html>
```
在浏览器中打开该页面，即可看到一个简单的本地树形数据的 jqGrid 表格。
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知识点详细说明：
1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。
2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。
3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。
4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。
5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。
6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。
7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。
8. WTMM（小波变换模量极大值）：小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术，用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。
9. 系统开源：该资源被标记为“系统开源”，意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会，有助于知识共享和技术发展。
资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master"，表明用户获取的是一套完整的项目文件夹，其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
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易语言作为一种编程语言，其核心特点包括：
1. 中文编程：使用中文作为编程关键字，降低了学习编程的门槛，使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。
2. 面向对象：易语言支持面向对象编程（OOP），这是一种编程范式，它使用对象及其接口来设计程序，以提高软件的重用性和模块化。
3. 组件丰富：易语言提供了丰富的组件库，用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。
4. 简单易学：由于语法简单直观，易语言非常适合初学者学习，同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。
5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。
6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。
7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。
在处理图形图像方面，易语言能够：
1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。
2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。
3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。
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2. 图像缩放算法的应用：根据用户的需求，应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。
3. 图像重新绘制：处理后的图像数据需要重新绘制到画板上，以实现缩放后的效果。
4. 用户交互：提供用户界面，让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式，以及触发缩放操作。
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