PowerDesigner使用教程

于 2013-11-22 22:52:46 发布
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分类专栏： Android 文章标签： powerdesigner Android
PowerDesigner 使用教程
阿梦的博客
08-05 3846
PowerDesigner 16.5 使用教程PowerDesigner 16.5一、打开软件二、创建概念模型三、新建表四、显示SQL代码五、字段名设置自动递增 PowerDesigner 16.5 PowerDesigner 16.5免费版是一款功能强大的建模软件，提供强大的元数据管理功能，可以帮助用户构建关键信息资产的360度全方位视图，创建多种类型的模型，包括概念数据模型、物理数据模型、面向...
powerDesigner使用教程
weixin_45496790的博客
08-09 612
powerDesigner使用教程 一、建立模型。选择“File”然后选择“New Model”。弹出如下页面 二、建表，如下红框点击后在中间的地方选择放置的位置。 三、双击表格，弹出新页面。name是给自己在软件中查询看到的名称，Code是当前的表名，comment是导入数据库的表的名称注释。 四、建立表字段。Code是字段名，Date Type是设置字段的类型，其中varchar(20)是字...
powerdesigner使用教程
03-18
**PowerDesigner 使用教程** PowerDesigner 是一款强大的数据库设计与建模工具，广泛应用于软件开发的前期规划阶段。它能够帮助用户创建数据模型、数据库物理结构、数据库文档，并且支持多种数据库管理系统，如 ...
PowerDesigner使用教程9.5_PowerDesigner_使用手册
09-24
在"PowerDesigner使用教程9.5"中，我们将深入探讨这个工具的各个方面。 **一、PowerDesigner的基本操作** 1. **启动与界面介绍**：PowerDesigner启动后，用户会看到一个直观的界面，包括菜单栏、工具栏、工作区和...
PowerDesigner使用教程.rar_PowerDesigner_教程_数据库设计
09-24
在"PowerDesigner使用教程.pdf"中，你将找到关于如何利用PowerDesigner进行数据库设计的详细步骤和技巧，包括模型的创建、编辑、转换以及如何生成数据库脚本等。无论你是初学者还是有经验的数据库设计者，这份教程都...
cmd脚本-bat批处理-AdobeRemovePanel.zip
05-22
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HTML、CSS与JavaScript构建学生信息管理系统
05-22
好的，以下是重新表述后的内容： 本次学生信息管理系统的效果页面代码较为复杂，主要涉及HTML、JS和CSS。在实现过程中，遇到了以下难点： 页面中有一个复选框，通过它的checked属性可以判断是否被选中。当点击该复选框时，需要将当前页面的这一列所有复选框的checked属性设置为相同的值，从而实现全选功能。 要实现仅选择当前页的功能，首先需要获取当前页面的页码，记为page。由于每一页设定只显示10条内容，因此可以通过以下规则计算当前页的起始条目索引：当前页的开始条数为(page - 1) * 10。 如果还有其他问题，可以评论或者通过邮箱（1079349989@qq.com）联系我。完整的代码可以在我的GitHub中找到，GitHub链接在本页面。
基于滑模观测器的无位置传感器控制Simulink永磁同步电机（PMSM）仿真模型 附资料 · 滑模观测器
05-22
内容概要：本文详细介绍了基于Simulink仿真平台的永磁同步电机(PMSM)滑模观测器无位置传感器控制策略的建模方法和技术细节。主要内容涵盖滑模观测器的工作原理，即通过电流观测反电动势并从中提取转子位置信息，以及具体实现步骤如滑模面设计、坐标变换、反电动势观测器和锁相环(PLL)设计等。文中还提供了MATLAB代码片段，帮助理解和实现关键部分。此外，针对常见的数值稳定性和参数调整问题给出了实用建议。 适合人群：从事电机控制系统设计的研究人员、工程师及高校相关专业师生。 使用场景及目标：①掌握PMSM无位置传感器控制的基本理论；②学会利用Simulink构建高效的滑模观测器控制模型；③解决实际工程中遇到的技术难题，提高系统性能。 其他说明：文章不仅提供理论指导，还包括大量实践经验分享，有助于读者快速上手并在实践中不断优化模型。
python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据.zip
05-22
python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息，依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径：支持图片或文件夹，相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音：它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度：即每分钟拍数，同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息：请输入Y或N（不区分大小写，下同）。 选择匹配精度：请输入L或M或H，对应低/中/高精度，一般而言输入L即可。 选择使用的线程数：一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程，但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距：这与简谱中符号的密集程度有关，一般来说纵向符号越稀疏，这个值需要设置得越大，范围通常在1.0-2.5。 二值化算法：使用全局阈值则跳过该选项即可，或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值：如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值，对于.\test.txt中所提样例，使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果：若输入Y/y，则在识别简谱后会暂停代码，并生成一份txt文件，在其中展示识别结果，此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话，还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
cmd-bat-批处理-脚本-mshta-weekNumber.zip
05-22
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基于滑模观测器与PLL锁相环的PMSM无感FOC控制模型
最新发布
05-22
鉴于《现代永磁同步电机控制原理》（袁雷编）一书中未涵盖锁相环无感模型的相关内容，特将相关资料整理分享，以供读者参考。
I型NPC三电平逆变器的解耦控制与SVPWM调制技术及其应用 新能源并网 三电平电流环解耦控制与SVPWM并网控制
05-22
内容概要：本文详细介绍了I型NPC三电平逆变器的电流环解耦控制和SVPWM调制技术。首先解释了电流环解耦控制的必要性和实现方法，特别是在dq坐标系下的交叉耦合项补偿。然后讨论了SVPWM调制的具体实现步骤，包括扇区划分和小矢量的选择策略。此外，还探讨了中点电位平衡控制的方法以及仿真过程中需要注意的关键点，如步长设置、死区补偿等。文中提供了MATLAB/Simulink代码片段和仿真模型的实现细节，并附上了相关参考文献。 适合人群：从事电力电子、新能源并网控制领域的工程师和技术人员，尤其是对三电平逆变器有研究兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解I型NPC三电平逆变器内部机制的研究人员和工程师。主要目标是掌握解耦控制和SVPWM调制的技术细节，提高系统的稳定性和效率。 其他说明：文中提供的Simulink模型支持2022年以前的版本，默认为2016b版本。对于遇到仿真问题的用户提供技术支持。
cmd脚本-bat批处理-BOOTDISK.zip
05-22
cmd脚本-bat批处理-BOOTDISK.zip
FreeRTOS任务不同优先级
05-22
FreeRTOS任务不同优先级
智能交通系统中S7-1200 PLC与WinCC组态仿真的应用及优化
05-22
内容概要：本文详细介绍了基于PLC的S7-1200智能交通灯控制系统的设计与实现。首先，文中阐述了硬件配置的选择，如选用S7-1200 CPU 1214C AC/DC/RLY和SM1223数字量输出模块。接着，描述了基础红绿灯控制程序的编写，包括使用梯形图进行简单的定时器控制以及采用SCL语言的状态机编程方法。此外，还加入了智能元素，如根据车流量自动调整绿灯时间和为特殊车辆提供优先通行的功能。为了更好地监控和操作，利用WinCC进行了组态仿真，解决了画面刷新延迟的问题。最后，强调了调试过程中遇到的实际问题及其解决方案。 适用人群：对PLC编程和智能交通系统感兴趣的工程师和技术人员，尤其是有一定PLC编程基础并希望深入了解S7-1200系列控制器的应用者。 使用场景及目标：适用于需要构建或改进城市智能交通系统的场合，旨在提高交通效率，减少拥堵，确保交通安全。同时，也为学习者提供了宝贵的实践经验。 其他说明：文中提到的编程技巧和调试心得对于从事工业自动化项目的人员来说非常有价值，能够帮助他们更好地应对实际工作中可能遇到的各种挑战。
基于NARX模型的多变量时间序列预测及其Matlab实现 必备版
05-22
内容概要：本文介绍了基于带外源输入的非线性自回归网络（NARX）的多变量时间序列预测模型及其在MATLAB中的实现方法。NARX模型能够处理具有外源输入的多变量时间序列问题，通过将系统当前状态视为历史状态和当前输入的非线性组合，从而对未来趋势进行预测。文中详细讲解了NARX模型的基本思想、应用场景，并提供了具体的MATLAB代码示例，包括数据准备、模型构建、参数设置、预测执行等步骤。此外，还强调了实际应用中需要注意的数据处理和模型调优。 适合人群：对时间序列分析感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望通过MATLAB实现NARX模型进行预测的人群。 使用场景及目标：适用于金融市场、气象预报等领域的时间序列预测任务，旨在提高预测精度，更好地理解和应对复杂的非线性系统。 其他说明：虽然文中提供的代码仅为简单示例，但已足够帮助初学者快速上手NARX模型的构建与应用。对于深入研究，还需进一步探索数据处理技巧和模型优化方法。
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