26、时态数据库概念与时间维度探索

时态数据库概念与时间维度探索

1. 时态系统要求

时态系统的要求涵盖多个方面,以下为您详细介绍:
- 可用性(Usability) :注重为用户提供易于使用的方法。目标是提供一个强大且易用的解决方案,无论访问当前有效记录、历史数据(过去有效的对象图像)还是未来将生效的记录(相关信息已存储在数据库中)。同时,还需具备监控变化、进行统计评估以及为决策提供输入数据的能力。
- 性能(Performance) :基于所需数据的准确性和访问速度,强调时间范围。无论使用何种数据结构,访问过时值的时间成本不应比当前有效状态显著更高。即,在任何定义的时间点访问数据图像应在处理时间上可行且准确。
- 透明度(Transparency) :从用户角度看,解决方案应独立,无论使用何种架构和粒度,要求和方法都应相同。实例和时态数据库系统的流程必须确保对不同结构中各个数据片段的转换和访问。用户在获取对象在特定时间点的状态时,结果应不受内部数据建模和表示的影响。
- 数据结构(Data structure) :专注于为特定应用使用优化的数据结构,避免出现重复元组,系统要能涵盖任何精度和粒度级别的所有变化。还需对应用时间视角的数据模型进行规范化,同时能够改变现有属性的粒度或管理方式。系统应能自动适应数据模型的变化。
- 相关性(Relevance) :通过识别显著变化来满足相关性标准,主要用于处理传感器数据的场景,如工业、交通或医疗数据处理等领域。用户可根据传感器的测量精度识别显著变化,并非所有基于传感器读数的属

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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