CEP

最新推荐文章于 2025-06-29 17:14:44 发布
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#SOA

http://www.eventstreamprocessing.com/cep-history.htm
http://www.infoq.com/news/2007/07/EDA-SOA
Flink CEP 原理解析：NFA 状态机、规则 DSL & 动态规则支持
AI天才研究院
04-30 538
初始状态：等待第一笔小额交易小额交易状态：已检测到1到N-1笔小额交易大额交易状态：检测到足够多的小额交易后的大额交易将欺诈检测模式转换为状态机表示动态维护多条可能的匹配路径高效处理时间窗口和复杂条件在满足条件时及时触发告警这种方法能够在大规模流数据中高效识别复杂的事件序列模式，为金融安全、风险控制等领域提供强大的技术支持。Flink CEP 的触发时机机制是一个多层次、灵活的系统，它通过组合完全匹配触发、时间窗口触发和条件触发等多种策略，实现了对复杂事件序列的精确检测。
Flink动态CEP，来自啤酒鸭
09-19
标题中的“Flink动态CEP”指的是Apache Flink中用于处理事件流的复杂事件处理（Complex Event Processing，简称CEP）功能，而“动态”则意味着这种处理方式具有灵活性和可适应性，能够应对流数据中模式的变化。...
测试cep
jialan75的博客
06-23 1286
【代码】测试cep。
FlinkCEP
Matthew93的博客
06-19 586
FlinkCEP面试题
Flink之CEP
youziguo的专栏
06-10 781
Spring CEP（Complex Event Processing，复杂事件处理）是基于 Spring 框架 的一类解决方案，用于处理高吞吐、低延迟的数据流事件，尤其适用于金融风控、物联网监控、日志分析、实时监控等实时流处理场景。
flink cep
IT云清
08-05 5363
本文详细的介绍了flink cep的概念与基础用法；
9 Flink CEP
qq_45972323的博客
02-01 724
Apache Flink在实现CEP时借鉴了Efficient Pattern Matching over Event Streams论文中NFA的模型，在这篇论文中，还提到了一些优化，我们在这里先跳过，只说下NFA的概念。在这篇论文中，提到了NFA，也就是Non-determined Finite Automaton，叫做不确定的有限状态机，指的是状态有限，但是每个状态可能被转换成多个状态（不确定）。非确定有限自动状态机先介绍两个概念：状态：状态分为三类，起始状态、中间状态和最终状态。
Flink CEP
qq_73339471的博客
06-29 1023
根据业务需求，在Flink的DataStream API上定义出复杂事件的模式条件。①: 量词不和not连用②：greedy 之后不能接 optional③：notFollowedBy不能是规则的最后部分@Data@ToString// 模拟天气数据// 区域// 温度// 数据生成时间@Data@ToString// 模拟机箱数据// 机箱// 温度。
Siddhi cep
IT云清
08-05 1443
本文介绍了Siddhi cep技术
Flink: CEP详解
xinji
02-20 5410
本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成，由哈啰出行大数据实时平台资深开发刘博分享。通过一些简单的实际例子，从概念原理，到如何使用，再到功能的扩展，希望能够给计划使用或者已经使用的同学一些帮助。 主要的内容分为如下三个部分： Flink CEP 概念以及使用场景。 如何使用 Flink CEP。 如何扩展 Flink CEP。 Flink CEP 概念以及使用场景 1.什么是 CEP CEP 的意思是复杂事件处理，例如：起床–>洗漱–>吃饭–>上班等一系列串
cep-packager:为您的CEP扩展创建本机macOS和Windows安装程序
05-02
cep打包器 此打包程序允许您为CEP扩展创建本机macOS和Windows安装程序。 它需要一个配置文件（在您从中运行命令的文件夹中查找它）和一个包含必须打包的文件（通常由cep-bundler生成）的文件夹作为输入。 使用此...
cep-sample:Adobe Illustrator 的简单 CEP 扩展
05-29
简单的 CEP 示例 使用 CEP 5.x 构建的 Adob​​e Illustrator CC 2014 和 CC 2015 的简单 HTML5/JavaScript 扩展。 像往常一样，首先使用 npn 和 bower 安装依赖项 运行./player-debug.mode.sh以能够运行未签名的...
CEP.rar_matlab pitch_倒谱法 基音_倒谱法（CEP）_基音 检测_基音周期检测
07-13
在压缩包文件"CEP"中，很可能包含了用于演示或实践这些步骤的MATLAB代码和数据。通过运行这些代码，用户可以直观地了解倒谱法基音检测的过程，并进行相应的参数调整以适应不同类型的语音信号。 总的来说，倒谱法在...
尼康NX2+CEP3 TOOLS
02-21
尼康NX2与CEP3 Tools是两款专为尼康相机用户设计的图像处理和编辑工具，它们在摄影后期制作中扮演着重要角色。这里主要介绍这两款工具的功能及其配合使用的方法。 尼康NX2是一款高级的图像处理软件，特别针对尼康...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 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！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
计算cep matlab
10-28
<think>首先，用户的问题是：“我想查找在MATLAB中进行CEP（圆概率误差）计算的方法。请问MATLAB中计算圆概率误差（CEP）的方法”。用户引用了三个来源，提供了关于圆概率误差（CEP）的背景信息。 - 引用[1]：定义了CEP95，即在95%置信度下的误差上限。 - 引用[2]：解释了圆概率误差（CEP）的计算原理和公式，包括： - CEP（50%概率）：$ \text{CEP} = 0.589 (\delta_x + \delta_y) $ - CEP95（95%概率）：$ \text{CEP}_{95} = 1.2272 (\delta_x + \delta_y) $ - CEP99（99%概率）：$ \text{CEP}_{99} = 1.5222 (\delta_x + \delta_y) $ - 其中，$ \delta_x $ 和 $ \delta_y $ 是X和Y坐标的标准差。 - 引用[3]：提供了参考链接。 用户的具体需求是：在MATLAB中计算圆概率误差（CEP）的方法。所以，我需要提供一个基于MATLAB的实现方案。 关键是从引用[2]中提取公式： - $ \delta_x = \sqrt{\frac{\sum (X_i - \overline{X})^2}{N}} $ - $ \delta_y = \sqrt{\frac{\sum (Y_i - \overline{Y})^2}{N}} $ - CEP = 0.589 * (δx + δy) - CEP95 = 1.2272 * (δx + δy) - CEP99 = 1.5222 * (δx + δy) 在MATLAB中，我可以使用内置函数来计算标准差。MATLAB有std函数来计算标准差。注意，引用[2]中给出的标准差公式是总体标准差（除以N），而不是样本标准差（除以N-1）。MATLAB的std函数默认使用样本标准差（除以N-1），所以需要指定参数来使用总体标准差。 在MATLAB中： - std(X) 或 std(X,0) 使用样本标准差（除以N-1） - std(X,1) 使用总体标准差（除以N） 因此，在实现时，我应该使用std(X,1)来匹配引用[2]。 步骤： 1. 输入数据：假设有一个点数据集，包含X和Y坐标。可能是一个N×2的矩阵。 2. 计算平均中心：mean(X) 和 mean(Y)。 3. 计算X坐标的标准差：δx = std(X, 1) 4. 计算Y坐标的标准差：δy = std(Y, 1) 5. 计算CEP：根据所需置信度，应用公式。 - 对于CEP（50%）：0.589 * (δx + δy) - 对于CEP95：1.2272 * (δx + δy) - 对于CEP99：1.5222 * (δx + δy) 我应该提供一个MATLAB函数或脚本来实现这个。 另外，用户提到了“系统级指令”，我需要遵循： - 所有行内数学表达式必须使用 $...$ 格式。 - 独立公式必须使用 $$...$$ 格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。 回答结构需要清晰，逐步解决问题。 大纲回答： 1. **介绍**：简要解释CEP是什么，基于引用。 2. **计算方法**：描述在MATLAB中实现的步骤。 - 计算平均中心。 - 计算标准差（总体）。 - 应用公式计算CEP、CEP95、CEP99。 3. **提供MATLAB代码示例**：写一个函数或脚本。 4. **注意事项**：讨论公式的假设和限制。 5. **生成相关问题**：基于CEP计算的相关问题。 引用添加： - 提到CEP定义时，添加[^1]。 - 提到计算公式时，添加[^2]。 - 参考链接添加到[^3]。 MATLAB代码： - 定义一个函数，例如：function [CEP, CEP95, CEP99] = calculate_cep(data) - 其中data是一个N×2矩阵，第一列是X坐标，第二列是Y坐标。 - 计算mean_x = mean(data(:,1)); - mean_y = mean(data(:,2)); - std_x = std(data(:,1), 1); % 使用总体标准差 - std_y = std(data(:,2), 1); - CEP = 0.589 * (std_x + std_y); - CEP95 = 1.2272 * (std_x + std_y); - CEP99 = 1.5222 * (std_x + std_y); - 返回这些值。 我的回答应该真实可靠，所以我确认公式的来源是基于遥感或定位领域常用的近似方法。引用[2]提到了这是来自某些文档，所以我可以引用它。 最终输出： - 用中文写出回答。 - 代码块用Markdown格式。 - 结尾生成相关问题。 </think>### MATLAB中计算圆概率误差（CEP）的方法 圆概率误差（Circular Error Probable, CEP）是定位系统中常用的精度指标，表示以平均中心为圆心、CEP为半径的圆内包含50%数据点的概率。更高置信度的指标如CEP95（95%概率）和CEP99（99%概率）也常用于工程分析[^1]。以下基于引用提供的公式（见引用[2]），详细说明在MATLAB中的实现步骤。公式的核心是计算点坐标的标准差，并结合系数推导CEP值。 #### 计算原理 假设点数据集包含 $N$ 个点，每个点有 $X$ 和 $Y$ 坐标： 1. **平均中心**：$\overline{X} = \frac{\sum X_i}{N}$, $\overline{Y} = \frac{\sum Y_i}{N}$。 2. **总体标准差**（使用除以 $N$ 的公式）： - $X$ 坐标标准差：$\delta_x = \sqrt{\frac{\sum (X_i - \overline{X})^2}{N}}$ - $Y$ 坐标标准差：$\delta_y = \sqrt{\frac{\sum (Y_i - \overline{Y})^2}{N}}$ 3. **CEP计算公式**： - $ \text{CEP} = 0.589 \times (\delta_x + \delta_y) $（50%概率） - $ \text{CEP}_{95} = 1.2272 \times (\delta_x + \delta_y) $（95%概率） - $ \text{CEP}_{99} = 1.5222 \times (\delta_x + \delta_y) $（99%概率）[^2]。 在MATLAB中，需使用**总体标准差**（除以 $N$），而非默认的样本标准差（除以 $N-1$）。 #### MATLAB实现步骤 以下是完整的MATLAB函数实现。输入数据应为 $N \times 2$ 矩阵，第一列为 $X$ 坐标，第二列为 $Y$ 坐标。 ```matlab function [CEP, CEP95, CEP99] = calculate_cep(data) % 计算圆概率误差（CEP）、CEP95和CEP99 % 输入：data - N×2矩阵，列1为X坐标，列2为Y坐标 % 输出：CEP, CEP95, CEP99 值 % 步骤1: 计算平均中心 mean_x = mean(data(:, 1)); mean_y = mean(data(:, 2)); % 步骤2: 计算总体标准差（除以N） std_x = std(data(:, 1), 1); % std(..., 1) 表示总体标准差 std_y = std(data(:, 2), 1); % 步骤3: 应用CEP公式 sum_stds = std_x + std_y; CEP = 0.589 * sum_stds; % 50%概率下的CEP CEP95 = 1.2272 * sum_stds; % 95%概率下的CEP CEP99 = 1.5222 * sum_stds; % 99%概率下的CEP end ``` #### 使用示例 假设有一个点数据集 `points`（示例数据）： ```matlab % 生成测试数据（实际使用时替换为真实数据） points = [1.2, 2.5; 3.4, 4.1; 5.6, 6.3; 7.8, 8.9]; % N×2矩阵 % 调用函数计算结果 [CEP_val, CEP95_val, CEP99_val] = calculate_cep(points); % 输出结果 fprintf('CEP (50%%): %.4f\n', CEP_val); fprintf('CEP95 (95%%): %.4f\n', CEP95_val); fprintf('CEP99 (99%%): %.4f\n', CEP99_val); ``` #### 注意事项 1. **标准差类型**：MATLAB的 `std` 函数默认计算样本标准差（`std(data, 0)` 或 `std(data)`）。计算CEP时，必须指定 `std(data, 1)` 以使用总体标准差，否则结果会偏差[^2]。 2. **假设限制**：该公式假设误差分布为圆形对称（各向同性）。如果数据有强方向性（如椭圆分布），需使用更复杂的模型（如R95或2DRMS）[^3]。 3. **数据要求**：数据点应来自同一系统或传感器，避免混合来源导致统计偏差。如果数据量小（$N<30$），建议增加采样点以提高可靠性。 4. **验证参考**：实现基于引用[2]的标准算法，您可参考原始链接（如优快云博客）验证公式细节[^3]。 此方法简单高效，常用于GPS定位、无人机导航或遥感数据分析中评估精度[^1][^2]。
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