springboot 整合 elasticsearch

本文详细介绍如何使用SpringBoot 2.0.6版本整合Elasticsearch 6.3.0,包括Maven配置、YAML配置以及环境搭建步骤。项目代码已托管于码云仓库。

springboot2.0.6 整合 elasticsearch 6.3.0 环境搭建

pom

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<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
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        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
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        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.xsq.elasticsearch</groupId>
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    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>xsq-elasticsearch</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>

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        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>

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        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
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        </dependency>
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            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
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    </dependencies>

    <build>
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            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
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yml

spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster-name: elasticsearch
      cluster-nodes: 192.168.101.101:9300

代码地址gitee:码云仓库地址

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与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。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-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 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掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;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与故障诊断;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与方法参考; 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,同时可将该方法与其他时频分析方法(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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