9、深入理解 SQL:从关系数据库到词法分析

深入理解 SQL:从关系数据库到词法分析

1. 关系数据库基础

数据库是表的集合,表类似于文件,每个表包含行和列,分别类似于记录和字段,表中的行没有特定顺序。创建表时,需要指定每列的名称和类型,示例如下:

CREATE TABLE Foods (
      name CHAR(8) NOT NULL,
      type CHAR(5),
      flavor    CHAR(6),
      PRIMARY KEY ( name )
)
CREATE TABLE Courses (
      course      CHAR(8) NOT NULL PRIMARY KEY,
      flavor      CHAR(6),
      sequence INTEGER
)

上述代码创建了两个表 Foods Courses ,并定义了主键。表创建完成并加载数据后,结构如下表所示:
| Foods | | |
| — | — | — |
| name | type | flavor |
| peach | fruit | sweet |
| tomato | fruit | savory |
| lemon | fruit | sour |
| lard | fat | bland |
| cheddar | fat | savory |

Courses
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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