跨平台数据分析处理工具详细设计：国产Linux支持、可视化和Python集成

跨平台数据分析处理工具详细设计

1. 功能分析

根据需求，该数据分析处理工具需要具备以下功能：

跨平台支持: 能够在国产Linux系统上进行安装和部署。2. 数据加载: 能够从WEB端加载管理的试验数据，也可以导入本地存储的试验数据。3. 数据回传: 支持将分析结果回传至WEB端。4. 数据可视化: 支持试验数据的可视化显示，包括画面管理、画面布局、绘图模板等。能够以曲线、表格、散点图、柱状图等多种可视化方式展示数据。5. 数据处理: 提供常用计算算法，包括试验数据的预处理、峰值分析、数学运算、描述性统计、信号处理、数据挖掘与矩阵运算等。6. 公式管理: 提供公式管理器，通过表达式扩展计算，实现数据的各种运算及通道间的运算。7. Python编程支撑: 支持Python编程环境的集成，能够在Python脚本中控制程序的运行，访问程序内部对象。

2. 数据模型设计

根据需求，数据模型需要包括以下主要实体：

试验数据: 包括试验数据的标识、名称、时间戳、数值等信息。2. 分析结果: 包括分析结果的标识、名称、时间戳、数值等信息。3. 画面管理: 包括画面的标识、名称、布局信息等。4. 绘图模板: 包括绘图模板的标识、名称、图表类型、数据源等信息。5. 公式: 包括公式的标识、名称、表达式等信息。

3. 场景模型设计

根据需求，场景模型需要包括以下主要场景：

数据加载: 用户可以选择从WEB端加载试验数据或从本地导入试验数据。2. 数据回传: 用户可以选择将分析结果回传至WEB端。3. 数据可视化: 用户可以选择画面、布局、绘图模板等进行试验数据的可视化显示。4. 数据处理: 用户可以选择常用计算算法进行试验数据的预处理、峰值分析、数学运算、描述性统计、信号处理、数据挖掘与矩阵运算等操作。5. 公式管理: 用户可以通过公式管理器添加、编辑和删除公式，实现数据的各种运算及通道间的运算。6. Python编程支撑: 用户可以在集成的Python编程环境中编写脚本，控制程序的运行，访问程序内部对象。

4. 界面设计

根据需求，界面设计需要包括以下主要界面：

登录界面: 用户可以输入用户名和密码进行登录。2. 数据加载界面: 用户可以选择从WEB端加载试验数据或从本地导入试验数据。3. 数据回传界面: 用户可以选择将分析结果回传至WEB端。4. 数据可视化界面: 用户可以选择画面、布局、绘图模板等展示试验数据的可视化方式。5. 数据处理界面: 用户可以选择常用计算算法进行试验数据的预处理、峰值分析、数学运算、描述性统计、信号处理、数据挖掘与矩阵运算等操作。6. 公式管理界面: 用户可以添加、编辑和删除公式，实现数据的各种运算及通道间的运算。7. Python编程界面: 用户可以在集成的Python编程环境中编写脚本，控制程序的运行，访问程序内部对象。

5. 逻辑设计

根据需求，逻辑设计需要包括以下主要逻辑：

用户认证逻辑: 用户在登录界面输入用户名和密码后，系统进行认证，验证用户身份。2. 数据加载逻辑: 根据用户选择的方式，从WEB端加载试验数据或从本地导入试验数据。3. 数据回传逻辑: 根据用户选择的方式，将分析结果回传至WEB端。4. 数据可视化逻辑: 根据用户选择的画面、布局、绘图模板等展示试验数据的可视化方式。5. 数据处理逻辑: 根据用户选择的计算算法，对试验数据进行预处理、峰值分析、数学运算、描述性统计、信号处理、数据挖掘与矩阵运算等操作。6. 公式管理逻辑: 用户可以通过公式管理器添加、编辑和删除公式，实现数据的各种运算及通道间的运算。7. Python编程逻辑: 用户可以在集成的Python编程环境中编写脚本，控制程序的运行，访问程序内部对象。

总结

以上是根据需求进行的数据分析处理工具的详细设计，包括功能分析、数据模型设计、场景模型设计、界面设计、逻辑设计。根据需求提供了跨平台、数据加载、数据回传、数据可视化、数据处理、公式管理、Python编程支撑等功能。每个功能都有对应的数据模型、场景模型、界面设计和逻辑设计。

注意: 本设计文档仅为概要设计，具体实现细节需要进一步细化和完善。