把号码根据所属设备分段显示

本文详细介绍了一种使用SQL进行数据分组与聚合的高级技巧,通过实例演示如何利用row_number()窗口函数和自定义标志字段(flag)来实现对特定字段(如code)的最小值和最大值的高效查询,并结合node_name字段进行分组,适用于大数据量场景下的快速统计汇总。

需求如下

create table code_test(
       id number,
       code number,
       node_name varchar(20)     
);

insert into code_test values(1,1,'3ss1');
insert into code_test values(2,2,'3ss1');
insert into code_test values(3,3,'3ss1');
insert into code_test values(4,4,'4ss1');
insert into code_test values(5,5,'4ss1');
insert into code_test values(6,6,'4ss1');
insert into code_test values(7,7,'3ss1');
insert into code_test values(8,8,'3ss1');
insert into code_test values(9,9,'3ss1');
insert into code_test values(10,10,'3ss1');
select * from code_test;


--sql
select min(code) || '-' || max(code) as code, min(node_name) as node_name
  from (select code,
               node_name,
               (row_number() over(partition by node_name order by code)) dd,
               code - row_number() over(partition by node_name order by code) as flag
          from code_test order by code)
 group by flag,node_name;

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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