"When"는 1 차원 시간 데이터로, 타임 라인에 의해 잘 나타납니다. 더 큰 시간대에서는 세부 사항을 잃을 지 모르지만 대부분의 "언제"에 대한 계획은 이러한 결함을 가지고 있습니다.
"빈도수"에 대해 표준 v2 빈도 (일별/일별/일별) 버킷으로 분류 된 표준 2 차원 막대 그래프가 표준 방법입니다. 이동 평균은 정보 제공 일 수도 있습니다.
시간 표시 줄 & 바 플롯을 결합 할 수 있습니다. 확대 할 때 타임 라인이 표시되고 & 축소 할 때 주파수가 표시됩니다.
각 축의 너비는 컴퓨터가 특정 IP 주소를 보유한 시간이며 각 막대의 높이는 너비에 반비례합니다. 그것은 또한 대 음영의 빈도에 대한 플롯을 제공합니다.
SuperAudio CD에서 얻은 것과 같이 데이터를 pulse density modulated 신호로 해석 할 수도 있습니다. 이것을 그래프로 나타낼 수도 있고 데이터를들을 수도 있습니다. IP 변경 이벤트에 대한 시간 길이가 명확하지 않기 때문에 펄스의 길이는 조정 가능한 매개 변수가됩니다. 유사한 선과 함께, 데이터를 사각 파 (삼각파, 톱니 모양 & c)로 볼 수 있습니다. 여기서 각 IP 변경 이벤트는 레벨 전환입니다. 재밌는 것 같아. Pure Data 프로젝트.
이것이 몇 가지 다른 IP 주소 집합에서 가능한지 궁금합니다.내가 도시를 돌아 다니는 다양한 역 동성 IP 세트에 대해 다른 플롯을 사용하십시오. – physicsmichael