7、关系数据库术语详解

关系数据库术语详解

在关系数据库设计的领域中,有着一套独特的术语体系,就如同其他专业、行业或学科一样。了解这些术语对于理解关系数据库模型、设计过程以及相关讨论至关重要。接下来,我们将深入探讨这些术语,包括与值相关、结构相关的术语。

1. 学习术语的重要性

学习关系数据库术语具有以下三个重要原因:
- 表达和定义特殊概念 :许多术语源自集合论和一阶谓词逻辑等数学分支,它们是关系数据库模型的基础,用于准确表达和定义该模型的特殊思想和概念。
- 明确数据库设计过程 :掌握这些术语能让数据库设计过程更加清晰易懂,有助于理解设计的各个环节。
- 便于相关交流 :在讨论关系数据库或 RDBMS 时,这些术语会频繁出现在行业杂志、软件手册、教育课程材料和商业书籍中,同时也会在数据库从业者的交流中被提及。

2. 与值相关的术语
2.1 数据

数据是存储在数据库中的值,在未通过手动或自动过程进行修改之前,它处于静态状态。从表面上看,数据可能毫无意义。例如,“92883”可能代表邮政编码、零件编号或客户识别号,但在处理数据之前,我们无法确定其具体含义。

2.2 信息

信息是经过处理后变得有意义且有用的数据。它具有动态性,会随着数据库中存储的数据不断变化,并且可以以无限多种方式进行处理和呈现。可以通过 SELECT 语句的结果、计算机屏幕上的表单或打印的报告来展示信息。关键在于,必须对数据进行某种处理,才能将其转化为有意义的信息。

下面通过一个示例来

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
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