31、CCIndex:分布式有序表上的补充聚类索引

CCIndex:分布式有序表上的补充聚类索引

1. 相关索引机制介绍

在分布式有序表的索引机制中,HBase 提供了内置的 IndexedTable 索引机制。IndexedTable 为每个索引列创建一个复制的有序表,是二级索引方案的一种实现。不过,它不提供多维范围查询接口,也未对多维范围查询的结果大小估计进行优化。

2. 理论分析

对于性能、空间开销和可靠性这三个指标,性能较易通过实验评估,而空间开销和可靠性更适合进行理论分析。
- 空间开销比定理 :CCIndex 相对于 IndexedTable 的空间开销比为 ((N N + 1)/(2 N + (N + 1) L/Ln))。其中,N 是不包含主键的索引列数量,L/Ln 是总记录长度除以索引列长度与键长度之和的因子,假设记录数据的复制因子为 N + 1,且索引列和主键长度相同。
-
证明过程
- 在 IndexTable 中,每条记录的空间为原始表加索引,即 (Sii = (Lk + Li)
N F + L F)。这里,N 是索引列数量,F 是复制数量,Lk 是键的长度,Li 是索引列的平均长度,L 是记录的总长度。
- 在 CCIndex 中,每条记录的空间是 CCITs 加 CCTs。CCTs 的空间为 (Sc = (Lk + N Li) N F + (Lk + N Li) F = (Lk + N Li) (N + 1) F)。CCInd

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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