数据库多对多关系建表

对于多对多的关系,建表的方式是有两种的,最常见的做法就是建立一张中间关系表b,关联另外两张表a和c的主键,不要其他多余信息,这种做法通常的情况就是a表和c表中的数据不能有重复的,所以我们只能建立单独的关联关系来关联两张表中的记录。而且建立这种关联关系时不会产生其他很多附属关联信息,或者说是a表和c表都需要独立的维护,不能受对应关系的影响。比如有一张用户表,和兴趣表,用户和兴趣之间属于多对多的关系,且用户表和兴趣表都是独立维护的,不能受关系变化而影响,所以只能建立关联关系表,这和业务有很大的关系。另外还有一种业务场景,比如团队和队员这种关系,业务场景是队员在不同团队中时,会有不同的其他属性,比如在a团队中是管理者,在b团队中是普通队员,这个时候,你会发现对应关系对应着很多属性,或者说团队表和队员表,其中队员表中的队员无法复用,同一个人必须重复出现,因为当队员处于不同团队时,他会有不同的属性,这个时候,关联关系表就没有必要存在了,因为队员表中一条队员记录只能对应一个团队,要对应其他团队,只能新增队员记录,其实这时队员表就已经是队员表和关系表的合体了,所以就不需要关联表了。这个时候多对多的关系就只涉及了两张表了,和前一个例子是完全不同的。所以建表时千万要分析清楚业务场景,因为我是见过有人在第二种业务场景下还建立了关联关系表,并且还把附属字段添加到关系表中,并把团队id关联到队员表中,不仅违反了正常人的逻辑,还没有简化成2张表,成功的将简单问题复杂了很多。

变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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