2、过滤技术简史

过滤技术简史

1. 引言

工程表面由粗糙度、波纹度和形状构成,这种分类源于它们有不同的来源并以不同方式影响零件的功能。将轮廓划分为粗糙度、波纹度和形状是表面纹理分析的重要方面,这一划分通过过滤过程实现。粗糙度、波纹度和形状对零件的功能有着不同的影响,因此,将轮廓分解为这些成分是表面纹理分析的关键步骤。通过过滤,可以更好地理解和优化表面特性对零件性能的影响。

2. 早期的过滤方法

在表面纹理测量的早期阶段,轮廓数据是通过图形过滤处理的。原始轮廓被划分为等长的段落,在每个段落中,绘制一条平均线以捕捉该段轮廓的斜率。通过考虑各点相对于这些平均线的偏差来获得粗糙度轮廓。图形方法既繁琐又耗时,因此,需要一种自动化的方式来推导平均线,很快人们就采用了电子滤波器进行表面纹理过滤。

图形方法的局限性

  • 繁琐和耗时 :手动绘制平均线非常费力。
  • 精度不足 :手动操作难以保证精确度。

3. 电气滤波器

电气过滤通过将与轮廓成比例的电压传递给双电阻-电容(2RC)网络实现。2RC网络具有记忆功能,其输出不仅取决于当前输入值,还受之前值的影响。这有效地计算了当前和先前电压的移动平均值,但会对输出引入不必要的相位延迟。

2RC滤波器的特点

  • 记忆功能 :2RC网络能够记住过去的电压值,帮助平滑输出。
  • 相位延迟 :由于记忆功能,输出中会引入相
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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