14、Oracle存储与RHP功能详解

Oracle存储与RHP功能详解

1. 文件组属性查询与修改

在Oracle的ASM(自动存储管理)环境中,文件组属性的查询和修改是重要的操作。通过直接从 +ASM 实例可以查询文件组属性,这为我们了解文件在数据库层面的管理细节提供了便利。

1.1 查询文件组属性

以下是查询名为 DATA 的磁盘组中名为 SOMEPDB 的文件组所有属性的示例 SQL 代码:

SQL> select
  2  fg.name as FILEGROUP_NAME,
  3  fgp.name as PROPERTY_NAME,
  4  fgp.value as VALUE,
  5  fgp.FILE_TYPE as FILE_TYPE
  6  from
  7  v$asm_diskgroup dg,
  8  v$asm_filegroup fg,
  9  v$asm_filegroup_property fgp
 10  where dg.GROUP_NUMBER = fg.GROUP_NUMBER
 11  and fg.GROUP_NUMBER = fgp.GROUP_NUMBER
 12  and fg.FILEGROUP_NUMBER = fgp.FILEGROUP_NUMBER
 13  and dg.name = '&DG_NAME'
 14  and fg.name = '&FG_NAME'
 15* order by FILE_TYPE
SQL> /

执行时,会提示输入磁盘组名和文件组名:


                
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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