17、云服务对话框与状态机配置全解析

云服务对话框与状态机配置全解析

1. 服务对话框元素类型

服务对话框除了常见的文本框元素外,还有多种其他类型可供使用。随着 CloudForms 版本的更新,服务对话框元素增添了许多实用的新特性。
- 动态元素 :在 CloudForms 3.2 之前,仅有动态下拉列表能够实现动态(运行时)填充。而从 3.2 版本开始,大多数其他对话框元素类型也具备了动态填充的能力,动态下拉列表不再作为单独的元素类型存在。动态元素通过方法进行填充,该方法可在服务对话框首次显示时调用,也可通过可选的刷新按钮触发(动态元素还支持自动刷新)。添加元素时,需指定方法的 URI 并选中复选框使其具备动态特性。
- 动态字段填充示例

dialog_field = $evm.object
# sort_by: value / description / none
dialog_field["sort_by"] = "value"
# sort_order: ascending / descending
dialog_field["sort_order"] = "ascending"
# data_type: string / integer
dialog_field["data_type"] = "integer"
# required: true / false
dialog_field["required"] = "true"
dialog_field["values"] = {2 => "2GB", 4 => "4GB", 16 => "16GB"}
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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