关于Partner Determination

Partner Determinatoin Procedure, Partner Function, Partner Type 以及 Partner Obj 之间的关系。

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首先要明确几个概念:

Partner Function – 即按类型做区分合作伙伴,如:Vendor, Customer, Employee, Contact Person

Partner Type – 即按职能(或者说“功能”?)对伙伴做进一步细分,如:customer中的Sold-to, Ship-to, Bill-to payer。貌似Partner Type是系统中硬性定义的存于表TPAR中,目前没找到配置type的地方。

Partner Object – 即合作伙伴的载体,如:客户主数据,销售订单,发票啊神马的。(其实说白了SD里面也就是客户主数据单据两大类)

然后就是他们之间的关系了:

最外层的,要了解SD中客户的确定过程其实是基于每个Partner Object进行单独配置的。所以点开闹钟后会有以下的列表:
Set Up Partner Determination for Customer Master
Set Up Partner Determination for Sales Document Header
Set Up Partner Determination for Sales Document Item
Set Up Partner Determination for Delivery
Set Up Partner Determination for Shipment
Set Up Partner Determination for Billing Header
Set Up Partner Determination for Billing Item
Set Up Partner Determination for Sales Activities (CAS)

随便点开一个,里面的主线关系是:

Partner Function 文件夹里指定每个Partner FunctionPartner Type(是属于哪一类的伙伴,并且唯一指定);指定是否Unique即在该Partner Obj里是否唯一存在(比如SO里只能有一个sold-to,于是SP就是Unique的)。

Account Groups – Function Assignment里维护Partner FunctionAcc.Grp.的对应关系,注意是多对多的。

Partner Determination Procedure文件夹里定义Procedure(代码+描述), 在其子文件夹Partner Functions in Procedure里指定选中的Procedure里有哪些Partner Function 及各种控制点。

然后在Partner Determination Procedure Assignment里把Procedure分配给一个个Partner Obj的实体(如各种SO type啊,各种客户主数据啊)。

note #380507, #550073

完。

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分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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