• 6.1 云数据库概述 • 6.1.1 云计算是云数据库兴起的基础 • 6.1.2 云数据库概念 • 6.1.3 云数据库的特性 • 6.1.4 云数据库是个性化数据存储需求的理想选择 • 6.1.5 云数据库与其他数据库的关系 • 6.2 云数据库产品 • 6.2.1 云数据库厂商概述 • 6.2.2 Amazon的云数据库产品 • 6.2.3 Google的云数据库产品 • 6.2.4 Microsoft的云数据库产品 • 6.2.5 其他云数据库产品 • 6.3 云数据库系统架构 • 6.3.1 UMP系统概述 • 6.3.2 UMP系统架构 • 6.3.3 UMP系统功能 • 6.4 Amazon AWS和云数据库 6.4.1 Amazon和云计算的渊源 6.4.2 Amazon AWS 6.4.3 Amazon AWS平台上的云数据库 • 6.5 微软云数据库SQL Azure • 6.6 云数据库实践 6.6.1 阿里云RDS简介 6.6.2 RDS中的概念 6.6.3 购买和使用RDS数据库 6.6.4 将本地数据库迁移到云端RDS数据库

13.1报表设计 13.1.1报表设计向导 启动报表向导有以下4种常用方法: 方法1:打开“项目管理器”,选择“文档”选项卡中的“报表”项 ,单击“新建”按钮,在弹出“新建报表对话框中,再单击“报表向 导”按钮

Ø化学工业是流程工业，从原料输入到成品输出的每一道工序都在一定的流动状态下进行，整个工厂的生产设备是由流体输送管道构成体系。Ø装置中的传热、传质和化学反应情况与流体流动状态密切相关，流动参数的任何改变将迅速波及整个系统，直接影响所有设备的操作状态。因此，往往选择流体的流量、压强和温度等参数作为化工生产系统的主要控制参数。Ø流体流动与输送有其共同的规律。各种流体输送机械也有共通的原理，所以有通用机械之称。Ø化工生产系统中流体输送的主要任务是满足对工艺流体的流量和压强的要求。流体输送系统包括：流体输送管路、流体输送机械、流动参数测控装置。Ø流体输送计算以描述流体流动基本规律的传递理论为基础

为了解决多芯电缆的非侵入式电流测量由于被测对象信号微弱、系统灵敏度高、易受环境因素干扰，造成测量误差较大的问题，采用磁阻传感器的非侵入式电流测量系统为研究对象，在分析系统测量方法及硬铁、软铁和比例因子等误差构成的基础上，提出一种基于二步法的误差校正方法，该方法通过对传感器输出信号进行非线性变换，构造了与误差相对应的矩阵方程，并在对方程求解后进行非线性回归计算，从而实现对多芯电缆的电流测量值的动态误差修正.实验结果表明，该方法可以同时校正非侵入式电流测量系统的线性误差与部分非线性误差

通过本章的学习, 掌握市场、市场营销、网络 营销的概念, 掌握网络营销的职能，网络营销系统的功 能。认识网络营销的重要性,熟悉网络营销的理论基础、 发展趋势、以及网络营销的法规与政策

本课程以 Visual Foxpor6.0为基础,讲授数据库系统的基本概念和基本理论,使学 生了解关系型数据库的基本概念和程序设计方法,能够独立编写短小的VFP程序,并结合数 据库的操作管理功能,实现信息管理与査询功能,为后续课程学习奠定基础

1. 掌握傅里叶变换分析技术和傅里叶级数分析技术的基本概念和计算，尤其要注意应用性质来计算一些常用信号的频谱 2. 熟悉时域特性与频域特性的对应关系 3. 弄清信号频谱的意义以及连续谱与离散谱的区别和联系 4. 卷积定理是系统频域分析的重要工具，要认真掌握 5. 采样定理是离散信号处理的理论基础，应领会其含义并会应用信号与系统 §3-1 非周期信号的频域分析-傅里叶变换 § 3-2 典型非周期信号的傅里叶变换和傅里叶变换的性质

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类

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MATLAB语言是美国 Mathworks公司研制开发的大型计算软件,自1985年问世 以来,特别是1993年4. x Windows版本的出现,使得 MATLAB语言的使用获得了巨 大的发展。它的强大的矩阵处理与运算功能、丰富的图形绘制能力深受用户的青睐 控制领域的研究者与工程技术人员对此给予了极大关注,国际上众多的知名学者在 此基础上先后开发出一系列的相关工具箱( toolbox),如控制系统工具箱( Control System Toolbox)、神经网络工具箱( Neural Network Toolbox)、系统辨识工具箱 ( Systerm Identification Toolbox)、最优化工具箱( Optimization Toolbox)、鲁 棒控制工具箱( Robust control toolbox)等,以及集成在 MATLAB上的面向结构图的 系统分析平台 Simulink。从而使得 MATLAB的功能得到了全面提高,几乎覆盖了控制 领域各个硏究分支