识别和分析时变特征是理解时变数据集的关键步骤,表意性可视化是实现此任务的一类重要方法。虽然目前对于表意性可视化的研究很多,但是现有的解决方案往往只适合于表达强度较大的时变特征而很难检测和展示时变数据集中的微小变化特征。然而时空数据集中的微小特征往往也包含了重要信息,因而对这些微小特征进行可视展示具有重要的意义。本文介绍了一种新的表意性可视化技术,该技术利用时域滤波方法来探测可能的微小特征,并通过自适应的时域增强技术进一步增强该特征,同时用类似的方式抑制不相关的上下文信息,从而使微小特征被凸显,以方便用户进行观察和探索。基于上述技术,本文分别开发了用于探索时空数据集和动态图数据集中微小时变特征的可视化探索系统。它们通过滤波器控件来探索微小信号所在的区域和频率,并采用动画和时间序列图等可视化方式帮助用户理解并对比数据。结合可视化工具以及人机交互技术,用户能够交互地选取和分析微小时变特征。本文以对多种不同类型实际数据的实验为例,表明了本文系统能有效地协助用户探索时空数据集和动态图数据集中的微小特征。