5、分布式对象架构中的分区、接口与粒度

分布式对象架构中的分区、接口与粒度

1. 分区设计

在构建分布式系统时,合理的分区设计至关重要。可以将每个子系统视为提供一项服务,例如数据访问服务、打印设施、账户管理等。分布式系统采用基于一组协作服务的架构,每个子系统应仅包含支持该功能的分布式对象,如打印机和打印调度器。

分区会影响组成子系统的分布式对象的接口选择。需要检查子系统之间的控制流,避免出现瓶颈。可以通过分析用例,确定每个子系统在应用程序中的使用方式,进而推导出使用各个子系统的场景,以此了解系统各部分的交互情况,并在分区不平衡时进行调整。

此外,还可以根据序列图来优化分区决策。序列图能捕捉模型中对象之间的交互,是衡量执行系统任务所需通信量的良好指标。如果执行一项任务需要大量通信,就应检查用于该任务的对象,这些对象适合位于同一个子系统中。

为了让子系统的用户能够访问每个分布式对象,需要使用接口定义语言(IDL)为其定义接口。这组接口成为子系统的公共面,其定义的功能由子系统内的实现来支持。

2. 接口设计

2.1 接口概述

接口是方法和属性的集合,是分布式对象模型的表达和子系统的公共面。子系统可以包含多个分布式对象,因此可以支持多个接口。接口的结构会影响系统组件的性能和可重用性。

在开发分布式对象模型的过程中,会识别出位于网络不同部分的各个子系统,每个子系统支持一个或多个分布式对象,每个分布式对象提供一个用 IDL 表达的公共接口。

接口可以代表实体对象和过程对象。实体对象代表一个事物,如文档;过程对象提供一个过程的抽象,如文档定位器。

2.2 接口设计需考虑的问题

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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