JDBC连接ORACLE数据库--自己随手记

package cn.gtmap.onemap.server.service.impl;

import java.sql.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;

/**
 * Created by ss on 2017/1/24.
 */
public class MetadataService2Impl implements MetadataService2{

    @Override
    public List findMapsByGroupName(String name) {
        Statement statement = null;
        Connection con = null;
        ResultSet rs = null;
        //下面使用JDBC 进行连接处理
        List list2 = new ArrayList();
        try {
            //加载LDBC驱动
            Class.forName("oracle.jdbc.OracleDriver");
            //分配一个Connection对象
            con = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@数据库IP:orcl","账户","密码");
            //执行对应的语句
            String sql = "select m.* from OM_MAP m,OM_MAP_GROUP p where m.GROUP_ID = p.ID and p.NAME = '"+name+"'" ;
            //此处没有使用占位符,当时我的项目中使用占位符没有效果,未找到确切的原因,于是改成拼接的写法。
            //2017-08-04 有一次在使用Mysql数据库的时候,使用占位符也一直没用,后来发在JDBC连接的时候,
之前没写上编码,怎么也不行,于是尝试 
jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/micro_message?characterEncoding=utf8
        statement = con.createStatement();
        rs = statement.executeQuery(sql);
        //下面对结果集进行处理,将返回的结果给到集合中,此处借助ResultSetMetaData 和Map 将ResultSet结果集转换为List。
        ResultSetMetaData md = rs.getMetaData();
        int count = md.getColumnCount();
        while (rs.next()){
            java.util.Map rowData = new HashMap();
            for (int i=1;i<=count;i++){
                rowData.put(md.getColumnName(i),rs.getObject(i));
            }
            list2.add(rowData);
        }
    } catch (ClassNotFoundException e) {
        System.out.println("驱动类无法找到!");
        e.printStackTrace();
    } catch (SQLException e) {
        System.out.println("数据库访问异常!");
        e.printStackTrace();
    }finally {
        //最后依次关闭连接
        try {
            if (rs != null) {
                rs.close();
            }
            if (statement != null) {
                statement.close();
            }
            if (con != null) {
                con.close();
            }
        } catch (SQLException e) {
            System.out.println("关闭连接时发生异常!");
        }
    }
    return list2;
}
分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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