21、时间点与持续时间建模:原理、应用与挑战

时间点与持续时间建模:原理、应用与挑战

1. 获取当前状态

在处理无持续时间和有效性上限,且下一状态会终止其直接前一状态的情况时,准确识别和获取当前有效状态至关重要。可以通过将各个状态分类到由对象形成的分区组中来实现这一目标。

1.1 使用RANK函数获取当前状态

为了获取每个对象的当前状态,可以使用 RANK 分析函数为每个对象的结果集服务。以下是具体的SQL查询示例:

SELECT ID, BD, DATA
FROM
    (SELECT tab.*,
            RANK() over(PARTITION BY ID ORDER BY BD desc)
            as rank
    FROM Tab
    )
WHERE rank=1;

此查询会为每个对象( ID )生成最新的数据版本。

1.2 使用聚合函数获取当前状态

也可以使用聚合函数来实现相同的目的,示例代码如下:

SELECT *
FROM Tab
WHERE (ID, BD) in (SELECT ID, max(BD)
                    FROM Tab
                    GROUP BY ID);

难以确定哪种解决方案更好,这取决于多种特性,主要与索引有关。不过, RANK

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-倒频图的可视化分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分谐波结构。; 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掌握倒谱分析短时倒谱的基本理论及其傅里叶变换的关系;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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