20、用于 Web 服务对话运行时监控的属性模式

用于 Web 服务对话运行时监控的属性模式

1. 属性模式映射到序列图(SDs)

在运行时监控 Web 服务对话时,我们可以将属性模式映射到序列图(SDs),以更直观地表达和验证服务的属性。以下是几种常见的属性模式及其在 SDs 中的表达:

1.1 缺失(Absence)模式

信息 p 不能在给定范围内出现。可以通过特定的 SD 来表达,确保在该范围内不存在信息 p 的场景。

1.2 存在(Existence)模式

信息 p 必须在给定范围内出现。同样可以用相应的 SD 进行表达。

1.3 直到(Until)模式

该模式虽不属于 SPS,但用于指定优先级模式。在给定范围内,消息序列 p∗ 会一直出现,直到消息 q 首次出现。此模式可以通过单一的“直到”时间运算符进行形式化,不过可能会以两种方式被反驳:
- p 从未出现。
- 在看到有限数量的 p 消息后,既没有 p 消息也没有 q 消息出现。

1.4 优先级(Precedence)模式

消息 s(原因)必须先于消息 p(结果)出现。该模式允许原因部分出现而结果部分不出现。在 SD 中,我们可以通过表达该模式指定的两种可能情况来描述:
- p 从未出现。
- p 从未在 s 之前出现。

在图 11 的 SDs 中,符号 p、q、s 和 t 可以表示更复杂的 SDs,而不仅仅是单个消息。此时,我们将这些符号视为占位符,并使用 ref 运算符来插入应放置在其位置的 SDs,同时用否定替换消息补码。

2. 属性范围映射 <

通过短倒谱(Cepstrogram)计算进行-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倒谱(Cepstrogram)计算在-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短倒谱分析方法,能够有效提取信号在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-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倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同可将该方法与其他频分析方法(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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