30、数据库模型与信号误差估计研究

数据库模型与信号误差估计研究

1. 数据库模型性能分析

在处理不精确查询时，研究设计了一种算法来生成属性的模糊或模糊表示。该技术产生的隶属函数用于计算隶属值，不依赖属性类型，且避免了现有隶属函数的各种缺点。

通过员工数据库，对模糊集和模糊集处理不精确查询进行了比较。结果表明，基于模糊集的数据库模型比模糊模型能更有效地处理不确定查询。

下面是几种集合在处理不精确查询方面的对比表格：
| 集合类型 | 处理不精确查询效率 | 隶属函数特点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 模糊集 | 相对较低 | 依赖属性类型，有一定缺点 |
| 模糊集 | 较高 | 不依赖属性类型，避免多种缺点 |

2. 信号误差估计相关理论

在信息科技快速发展的背景下，信号处理和图像表示与信息技术紧密相关。这里主要研究函数 (g \in W(L_r, \xi(t))(r \geq 1)) 类的傅里叶级数逼近程度，通过 ((N_{p_n,q_n})(C, 2)) 乘积可和性来实现。

2.1 基本定义

• 定义 1 ：序列到序列的变换 (t_{n}^{N}=\sum_{k = 0}^{n - 1}\frac{p_{n - k}q_{k}}{R_{n}}s_{k})，((N_{p_n,q_n})) 均值由序列 ({t_{n}^{N}}) 定义。
• 定义 2 ：Riesz 均值 (t_{n}^{N}=\sum_{k = 0}^{n}\frac{p_{k}q_{k}}{