8、数据访问、部署与监管要求全解析

数据访问、部署与监管要求全解析

1. 数据访问

数据只有被使用才有价值,因此数据访问至关重要。数据访问主要有两种模式:机器对机器(M2M)和通过图形用户界面供人类终端用户访问。

1.1 机器对机器(M2M)

M2M 是最常见的数据访问形式,属于数据集成领域。据市场分析公司 Stratistics MRC 预测,到 2027 年,数据集成市场规模将接近 250 亿美元。以下是几种常见的 M2M 数据访问方式:
- Web 服务 :是 M2M 访问的主流形式之一,设计和使用灵活。通常会附带数据描述和访问方式说明,可通过调用函数根据输入参数返回数据。借助 API 管理门户,能管理安全、新用户注册、调用次数和数据量等,适合向内外系统提供数据。
- FTP :用于在互联网上的文件共享之间移动文件,是 M2M 解决方案的可靠方式。有免费开源工具和商业托管文件传输解决方案,适用于需要保证交付、认证和接收通知等高级功能的场景,常用于与外部方的可信通信,如向律师发送证据或向医院发送健康记录。
- ODBC :随着对批量数据更灵活访问需求的增加,ODBC 可提供对数据库数据的定制访问。无需每次有新需求都生成文件,可根据特定消费者需求直接访问表或创建视图。消费者查询数据时,由于查询是基于主数据源的视图,数据会保持最新。但如果查询复杂,可能会影响数据库性能。

1.2 图形用户界面

数百万的管理人员、业务分析师和运营人员每天都需要以某种形式访问数据来完成工作,图形用户界面使这成为可能。常见的访问方式有:
-

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-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 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掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;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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