18、数据仓库中的日历建模与案例分析

数据仓库中的日历建模与案例分析

1. 时间处理与数据仓库系统模型

在处理时间相关问题时,会遇到夏令时以及时区划分的情况。时区划分可能会沿着河流、山脉或者遵循经度穿过不同的州。为避免陷入立法和地理细节的困境,在交易发生时同时记录两个时间是更好的做法。

数据仓库系统模型方面,之前讨论了日历的业务特性,包括各种类型、元素和时间跨度。接下来探讨其对数据仓库系统和技术表示的影响。在进入案例研究之前,先介绍适用于日历的键的概念。

在数据仓库中,数据通过外键与日历实体的主键相关联。像注册日期、订单日期或发票日期等交易日期,会以这种方式与日历关联。而像出生日期这类与业务活动无关的日期,通常作为独立日期存储,与日历无关联。

日期是少数具有已知、可靠唯一值集合的属性之一。可以假设,至少在我们的有生之年,日历系统不会改变,管理层也不会重新编号日期,所以日期具备作为完美键的特性。是否为日历表使用代理键,取决于个人偏好和策略。比如可以制定策略,让所有表的键都包含代理键,这样能明确表主键的性质。同时,还需要考虑为何需要日历的代理键以及如何处理错误日期。

实体还会有多个备用自然键属性,这取决于源系统中日期的表示方式。一个属性可能是数据库原生格式的日期,若不使用代理主键,该属性就会作为主键。额外的属性可以存储传入数据馈送所使用格式的日期。例如,如果某个数据源将日期存储为八位字符的 CCYYMMDD 字段,那么应在日期实体中包含该格式的日期属性,以方便外部系统与数据仓库的对接。通过以不同格式存储日期,数据仓库加载接口可以直接定位到合适的日期行,无需使用日期格式转换函数,避免了因接收无效日期而产生的潜在问题。若只存储单个自然键(通常是数据库原生格式的日期),则需要开发代码来验证和清理

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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