20、分解的设计特定ER模型

分解的设计特定ER模型

1. 分解的必要性

在概念数据建模过程中,设计特定的ER模型虽然捕捉了展示层ER模型所反映的概念设计的所有丰富性,但它包含了一些无法直接映射到某些逻辑数据模型的构造。为了确保概念模型中的所有元素能够顺利且完整地映射到逻辑数据模型中,为后续的物理设计做好准备,我们需要对设计特定的ER模型进行进一步的细化和分解。

1.1 设计特定ER模型的特点

设计特定的ER模型在概念模型中包含了超出展示层模型的数据建模构造。这些构造虽然丰富了概念设计,但在实际应用中却可能遇到映射困难。例如,某些多值属性和多对多关系类型无法直接映射到关系数据库的逻辑模式中。因此,我们需要通过分解这些构造来简化映射过程,确保所有元素都能顺利转换。

1.2 分解的目的

通过分解设计特定的ER模型,我们可以实现以下目标:

  • 简化映射 :将复杂的构造分解为更简单的形式,使其更容易映射到逻辑数据模型。
  • 保持完整性 :确保所有指定的构造和约束(无论是固有的、隐含的还是显式的)都能在ERD本身中描绘,从而提供数据库设计的综合视图。
  • 提高效率 :通过提前处理复杂的构造,减少在逻辑设计阶段遇到的技术难题,提高整体设计效率。

2. 属性特征映射

在分解设计特定的ER模型时,第一步是将属性特征映射到实体关系图(ERD)中。这一步骤确保了所有属性的特性(如数据类型、大小、最小值、最大值等)都能在ERD中得到准确表示。 <

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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