在Flex程序中获得.NET DataSet

问题概要:

在Flex中获取.NET数据集有时是很困难的。

解决方案概要:

转换.NET dataset (或包含datatable的dataset)为一个XML文档。然后通过.NET 的 webservice。

说明:

虽然这种解决方案不完整的数据集添加支持的Flex它至少可以让您的记录中获得的。 NET数据(或数据表)在一个简单的Flex通过Web服务调用。

直至目前为止典型的建议是建立一个一流的。 NET中的相匹配的DataTable的布局,创建一个数组在此基础上阶级和填补阵列记录的DataTable的。

然而,人们更容易的解决办法:

您的WebMethod 在.NET中看起来应该如下:

[WebMethod]

public XmlDocument GetAllUsers()

{

dsBC dsBC1 = new dsBC();

// 将dataset 转换到datatable

return GetXml(dsBC1.bcUser);

}

public XmlDocument GetXml(DataTable dt)

{

System.IO.StringWriter sw = new System.IO.StringWriter();

dt.WriteXml(sw);

sw.Close();

XmlDocument xd = new XmlDocument();

xd.LoadXml(sw.ToString());

return xd;

}

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与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。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-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 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掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;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与故障诊断;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与方法参考; 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,同时可将该方法与其他时频分析方法(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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