37、基于Hyperchain的网约车平台案例研究

基于Hyperchain的网约车平台案例研究

在当今数字化时代,网约车平台已经成为人们出行的重要选择之一。而基于区块链技术的网约车平台,更是为出行行业带来了新的变革。本文将深入探讨一个基于Hyperchain的网约车平台——KVCOOGO的系统设计和智能合约设计。

1. KVCOOGO系统概述

KVCOOGO是一个基于区块链的去中心化在线网约车平台,旨在符合去中心化的基本特征。该系统主要包括业务逻辑设计和系统架构设计两部分。

1.1 业务逻辑设计

业务逻辑主要由行程和支付两部分组成。

行程业务逻辑
乘客有四种状态:空闲、已预约、等待上车、行程中;司机有四种状态:离线、在线、接单中、行程中。行程业务逻辑如下:
1. 乘客输入出发地和目的地等基本信息后发起乘车请求,状态从空闲变为已预约。
2. 系统根据订单聚合逻辑将订单发送给合适的在线司机,司机选择订单。
3. 乘客收到预付款请求并提前支付费用。支付成功后,乘客状态从已预约变为等待上车,司机状态变为接乘客。
4. 司机接到乘客后确认,乘客和司机状态均变为行程中。
5. 到达目的地后,司机点击结束订单,乘客状态变为初始空闲状态,司机状态变为在线状态,一个完整订单完成。

下面是行程业务逻辑的流程图:

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process f
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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