31、关系表与高维数据处理技术解析

关系表与高维数据处理技术解析

可扩展数组实现关系表

在关系表的实现中,有一种基于可扩展数组的方法。从定义映射来看,(A, M) 里的 A 映射为 (RDT, n 个 HTs),M 映射为 n 个 CVTs。这种实现方式解决了诸多问题:
- 相同列值在不同记录中出现时,仅在对应 CVT 中存储一次。
- 长记录以 (历史值, 偏移值) 对的集合形式在 RDT 中处理,大大减少了数据库总体积。
- 可扩展数组对记录的随机寻址机制解决了相关问题。
- 可扩展数组支持动态扩展,且在逻辑上进行扩展,物理上仅在 RDT 中存储有效数组元素的位置信息。

HORT 操作
  • 记录存在性检查
    1. 对于待检查记录 r =< v1, v2, ...., vn >,搜索每个 CVT,确定下标元组 I =< CVT1(v1), CVT2(v2), ...., CVTn(vn) >。
    2. 若至少有一个列值在对应 CVT 中未找到,则 r 不存在于 R。
    3. 否则,确定 I 的 (历史值, 偏移值) 对 < h, o >,以该对为输入键搜索 RDT,若找到则 r 存在,否则不存在。
  • 记录插入
    1. 检查下标元组 I =< CVT1(v1), CVT2(v2), ...., CVTn(vn) >。
    2. 若所有列值都在其 CVT 中找到,以 < h, o &
C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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