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你可能喜欢抑制声表面波器件中三次行程信号的阻抗失配法--《声学技术》1985年01期
抑制声表面波器件中三次行程信号的阻抗失配法
【摘要】：本文介绍了抑制声表面波器件中三次行程信号的阻抗失效法的工作原理，分析工纯电阻负载凡对电感并联调谐和串联调谐时表面波叉指换能器的声反射损耗Ｌ１１和声电转换损耗Ｌ１３。的影响，给出了三次行程信号与表面波器件频率响应波纹的关系。
【作者单位】：
【关键词】：
【正文快照】：
一、引言 当声表面波入射到接收叉指换能器时,通常只有其中一部分能量被接收而变成电信号(称为主信号),而另外一一些能量通仅技能器继续传播,其余的表面波能量将被叉指换能器反射。反射的表面破能量中的一部分又将被发射换能器反射继而被接收换能器接收而变成电信号。此信号
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1.2.5　领域模型与关系数据库之间的阻抗失配
1.2.5　领域模型与关系数据库之间的阻抗失配
赵俐/马燕新译
人民邮电出版社
《领域驱动设计与模式实战》第1章应重视的价值，也是对过去几年的沉重反思，本章的目的是布置场景。本章将回顾过去几年中我如何思考不同概念，以及我的思想是如何随时间改变的。本节为大家介绍领域模型与关系数据库之间的阻抗失配。
1.2.5　领域模型与关系数据库之间的阻抗失配
前面曾提到，当使用领域模型时，一个问题就是到UI的映射。而另一个众所周知的问题就是到关系数据库的映射。这个问题通常是指关系世界与面向对象世界之间的阻抗失配（impedance mismatch）。
这里将给出我对阻抗失配的一些认识，尽管这些认识很通俗。有关更深入、更正式的信息，参见Cattel [Cattell ODM]。
首先，如果同时使用关系数据库和面向对象模型的话，那么有两个类型系统。问题的一部分原因在于类型系统位于不同地址空间中（即使在同一台机器上也是如此），因此我们必须在它们之间移动数据。
其次，甚至没有基本类型是完全相同的。例如，.NET中的字符串具有可变长度，但在Microsoft SQL Server中，字符串通常是varchar，或者是char或text。如果使用varchar/char，就不得不决定最大宽度。如果使用text，那么程序模型则与SQL Server中的其他字符串类型完全不同。
另一个例子是DateTime。.NET和SQL Server中的DateTime非常类似，但也存在区别。例如，在.NET中，精度可以到达100纳秒，但在SQL Server中"只能"达到3/1000秒。另一个"有趣的"区别是，如果在.NET 中将DateTime设置为DateTime.MinValue，那么当尝试将它存储到SQL Server的DateTime中时，将导致异常。
还有一个区别是对null的处理能力。在.NET中无法将null存储到普通的int中，但在SQL Server中这却是有效的。
说明&上述问题取决于是否使用领域模型。
关键的区别在于如何处理关系。在关系数据库中，关系是通过重复的值形成的。父表的主键（例如Customers.Id）作为子表的外键（例如Orders.CustomerId）重复，这有效地使子表的行"指向"它们的父表。因此，关系模型中的一切事物都是数据，甚至关系也是数据。在面向对象模型中，有很多种不同方式可用来建立关系（例如，通过类似于关系模型中的值，但这并不是典型方式）。最典型的解决方案是使用内置对象标识符，这些标识符使父拥有对其子中的对象标识符的引用。正如我们所见，这是一种完全不同的模型。
关系模型中有两种导航方式。首先，可以使用一个父表的主键，然后使用查询来查找外键值等于父表主键值的所有子表。然后，对于每个子表，其主键可用于进行新的查询，来找到它的所有子表，依此类推。关系模型中另一种（也可能是更典型的）导航方式是使用父集与子集之间的关系连接。在面向对象模型中，典型的导航方式是简单地遍历实例之间的关系。
下面是两个代码片段，这里有一个Ordernumber为42的订单。现在我想知道该订单的客户名称。C#： &&anOrder.Customer.Name &&SQL： &&SELECT&Name &FROM&Customers &WHERE&Id&IN &&&&&(SELECT&CustomerId &&&&&FROM&Orders &&&&&WHERE&OrderNumber&=&42)&
说明&对于后面的SQL代码段，使用JOIN也是可以的，但我想这里使用子查询会更清楚。
另一个与导航有关的区别是，对于对象来说，导航是单向的。如果需要双向导航，实际上可以通过两个单独机制来实现。在关系模型中，导航总是双向的。
说明&有关方向性的问题也可以认为与我刚才所解释的相反，因为在关系数据库中，在一个方向上只有一个"指针"。我仍然认为"指针"是双向的，因为可以使用它在两个方向上遍历，这也是我认为非常重要的一点。
正如我们已经接触过的，关系模型是基于集合的。每个操作处理的都是集合。（集合可能只有一行，但它仍是集合。）但是，在面向对象模型中，我们每次处理的是一个对象。
此外，关系模型中的数据是"全局的"，而我们在面向对象模型中却要努力保持数据的私有性。
就设计而言，粒度就非常不同了。让我们通过一个示例来解释这一点。假设我们想跟踪某个人的一个家庭电话号码和一个工作电话号码。在关系模型中，通常有一个名为People的表就可以了（复数是事实上的命名标准，至少在数据库人员中是这样的，以便清楚地表示出我们正在处理集合）。
说明&如果我是一个挑剔的人，那么当谈论关系模型时，应该使用"关系"（relation）这个词，而不是"表"（table）。
这张表有3行（也许更多，但这里我们只讨论电话号码），分别表示一个主键和两个电话号码。也许会有5列，因为我们可能要将电话号码分解为两列，分别用于地区代码和本地号码，如果又添加了国家代码的话，那么就分为7列。参见图1-4做一下比较。
（点击查看大图）图1-4　分别用关系方式和面向对象方式来表示同一个模型
这里重要一点是，即使是1:1，通常所有列也都是在一张表中定义的。在面向对象模型中，通常要创建两个类，一个是Person，另一个是PhoneNumber。这样，一个Person实例由两个PhoneNumber实例组成。我们可以在关系模型中做类似的事情，但它通常没有任何意义。在关系模型中，我们尽力避免大量重用定义，特别是因为我们没有与表定义相联系的行为。在面向对象模型中却恰恰相反。换种方式来说就是，在关系模型中，如果将PhoneNumbers移出来，并放到单独的表中，不会使形式变得更正规，而可能只是增加了开销。这归结为一句话：关系模型是用来处理表格类型的基本数据的，这既有好的一面，也有坏的一面。面向对象模型也很善于处理复杂数据。
说明&就定义重用而言，关系模型有一个很强的概念，被称为领域。不幸的是，在当今产品中对这个概念的支持并不是很强。
还有一种情况就是，很多产品已经支持复杂数据类型，但仍处在不成熟的阶段。
刚才我们讨论了粒度级的一个例子，其中关系模型比面向对象模型具有更粗的粒度。我们也可以从其他方面来看一下。例如，在关系模型中，一个order可以有很多orderLines，但可以说orderLines是独立的。每个orderLine只是一行，每个order是另外一些这样的行。它们之间存在关系，但行是单元。在面向对象模型中，将order看作单元，并且让它由orderLines组成，这可能是好的解决方案。在这种情况下，关系模型就比面向对象模型具有更细的粒度。
说明&这里并不是暗示领域模型中不应该有OrderLine类。这个类是应该有的。这里要说的是，我所要求和使用的单元是order，而orderLines是order的一部分。
最后，但并非不重要，关系模型不支持继承（至少在大多数流行产品中这不是主流）。继承是面向对象模型的核心。当然，我们可以在关系模型中模拟继承，但仅仅是模拟而已。不管选择哪种模拟解决方案，都会带来一定的损害，而且会导致存储及速度开销，和/或关系扭曲。
说明&在数据库中深度集成本机XML看起来是缓解阻抗失配问题的最新尝试。但XML实际上也是第三方模型，作为分层结构模型，它对于面向对象世界和关系世界均存在阻抗失配。
因为我的应用程序通常是使用关系数据库，因此阻抗失配导致了很大的问题。
Data Mapper模式[Fowler PoEAA]可用于处理这个问题。Data Mapper模式用于描述领域模型与数据库之间的关系，然后移动工作就可以自动完成。不幸的是，Data Mapper模式本身并不灵活，特别是在.NET平台中，对象关系映射工具（O/R-mapper）产品落后了好几年。在Java-land中，有几个成熟产品，甚至有一个标准化的规范，称为JDO [Jordan/Russell JDO]，这使得两个平台在这方面完全不同了。
领域模型和数据库的讨论先告一段落了，下面我们讨论分布式，以此作为架构小节的结尾。
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[摘要：正在构造若何处置惩罚数据圆里，Apache Hadoop睁开了一场史无前例的反动——经过自在可扩大的Hadoop，能够正在比以往更短的时光内，经过新运用制造新价，并从大数据中提与念要的数据。此次革]
在组织如何处理数据方面，Apache Hadoop展开了一场史无前例的革命——通过自由可扩展的Hadoop，可以在比以往更短的时间内，通过新应用创造新价值，并从大数据中提取想要的数据。这次革命企图使企业建立以Hadoop为中心的数据处理模式，但是同时也提出一个挑战：我们如何在Hadoop的自由下进行协作呢？我们如何对任意格式的数据进行存储和处理，并按照用户的希望来共享这些数据呢？此外，我们还需考虑，如何将不同工具以及其他系统集成在一起，组成数据中心即计算机？
作为Hadoop的用户，对元数据目录的需求是明确的。用户不希望再去“发明轮子”。他们希望与同事合作，分享结果和过程中的数据集合。结合用户的需求，很容易确定通用的Hadoop上层元数据机制：通过将数据资产注册到元数据记录中，不仅能更清楚的了解数据资产，更能提升发现和共享的效率。记住，尽量少让用户工作。
用户还希望不同的工具集和系统能在一起使用——如Hadoop和非Hadoop系统。作为Hadoop用户，对目前Hadoop群集上不同工具的互操作性有明确的需求：Hive，Pig，Cascading，Java MapReduce，使用了Hadoop Streaming的Python，C/C++，Perl以及Ruby，数据格式则包括CSV，TSV，Thrift，Protobuf，Avro，SequenceFile以及作为Hive专用格式的RCFile。
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最后一点，原始数据通常不是来自于HDFS（Hadoop分布式文件系统）。这就需要将不同类型系统的资源注册一个中心节点上，以满足HDFS的ETL及Hadoop分析结果对其他系统发布的需求。
Curt，你说得对……HCatalog真的很重要
Curt Monash最近发表了一篇文章，题名为“HCatalog——它很重要”从多个方面切中要害，推荐大家阅读。在这篇文章中，Curt认为HCatalog作为Hadoop集群的元数据服务，其价值可以媲美数据库管理系统（DBMS）。虽然这一点目前还在研究中，但仍有必要说明，HCatalog相当于Hadoop连接企业应用生态系统的接口，十分重要。
这篇文章中还包含Curt对HCatalog定义、历史和用途深入研究的内容。
HCatalog的定义
Hadoop最吸引人的特性之一就是在不使用Schema的情况下，可以灵活的处理半结构化数据和非结构化数据。大多数组织中，非结构化数据占全体数据的80%，而增长速度也是结构化数据的10-50倍。Hadoop确实擅长从非结构化数据中提取结构化数据。HCatalog帮助Hadoop通过访问挖掘后的结构化数据传递价值，提供给需要这些数据的分析人员、系统和应用。
HCatalog是Hadoop的元数据和数据表的管理系统。它基于Hive中的元数据层，通过类似SQL的语言展现Hadoop数据的关联关系。HCatalog允许用户通过Hive，Pig，MapReduce共享数据和元数据。它的另一特点就是在用户编写应用程序时，无需关心数据怎么存储，在哪里存储，还避免用户因schema和存储格式的改变而受到影响。
这种灵活性最终减少了对数据产生者、使用者、管理者的影响，为他们提供了清晰的合作基础。在不影响到使用者的应用程序读取数据的情况下，数据产生者可以在数据中增加新列。在不影响生产者或使用者的情况下，管理员可以迁移数据或是改变数据的存储格式。通过HCatalog，新数据集更容易找到并通知他们的使用者。
通过HCatalog，用户能够通过工具访问Hadoop上的Hive metastore。它为MapReduce和Pig提供了连接器，用户可以使用工具对Hive的关联列格式的数据进行读写。对于不在Hive上通过Hive DDL语句操作metasotre的用户，HCatalog提供了命令行工具。它还提供了通知服务，如果使用Oozie这样的工作流工具，在有新数据可用的时候，就可以得到通知。
Hadoop的REST接口
Templeton是小说《夏洛特的网》中的一个角色。它是一个贪吃的老鼠，会为主角（小猪威尔伯）提供帮助，但是帮助的目的仅仅是为了食物。在Hadoop中，Templeton通在元数据上层提供REST接口，来帮助HCatalog。它为Hadoop提供了REST API接口，允许外部资源不通过Hadoop自带API与Hadoop交互。这只贪吃的老鼠为我们所有人提供了一个简单易懂而且常见的接口，打开了一扇通往Hadoop的大门。通过这种方式，它为所有应用开发人员开放了Hadoop。
Templeton更像Hive之上的一个JDBC连接器。REST接口通过HTTP协议，为已有应用及新应用提供了一个动态共享的元数据层。它为HTTP客户端开放了映射在HCatalog和Hive中的资源。
HCatalog的实际应用
这里列出HCatalog的3个基本用途。
1. 实现工具之间的通讯
重度Hadoop用户绝不会使用单独的工具进行数据处理。一般情况下，用户和团队开始可能只使用一种工具：如Hive，Pig，Map Reduce，或者其他什么。随着他们对Hadoop使用的深入，他们会发现所使用的工具对于他们的新任务来说，不是最优的。开始使用Hive进行分析查询的用户，更愿意使用Pig为ETL过程处理或建立数据模型。开始使用Pig的用户发现，他们更想使用Hive进行分析型查询。尽管Pig和Map Reduce这样的工具不需要元数据，但元数据的出现依然为它们带来不少益处。通过元数据存储的共享，能使用户更方便的在不同工具间共享数据。比如在Map
Reduce或Pig中载入数据并进行规范化，然后通过Hive进行分析，这样的工作流已经很普遍了。当所有这些工具都共享一个metastore时，各个工具的用户就能够即时访问其他工具创建的数据，而无需载入和传输的步骤。
2. 数据发现
当用于数据分析的时候，用户可以使用Hadoop从原始数据中提取结构化信息。他们通常使用Pig，Hadoop的Streaming和Map Reduce来分析数据，寻找新的关注点。一般而言，只有在大型分析环境中，信息的价值才能得以体现。通过HCatalog将分析结果发布出来，你的分析平台就可以通过REST服务来访问这些内容。在这种情况下，schema决定了发现。这些发现对于数据科学家来说也很有用。通常，他们以别人创建的数据或分析结果作为下一个发现的输入。在HCatalog中注册数据实际上是宣布有新数据可用。
3. 系统集成
作为一个处理和存储数据环境来说，Hadoop为企业应用提供了太多的机会。但为了充分使用它，必须要增强现有工具并配合使用。Hadoop应当作为你的分析平台的输入，或者与你的业务数据存储和Web应用集成。组织应该享受Hadoop带来的价值，无需学习工具使用等新的内容。有了Templeton提供的REST服务，就可以通过常见的API和类SQL语言将平台开放给企业。通过这种方式，它开放了整个平台。
作为企业应用Hadoop的准备，HCatalog代表着下一个合理的延伸。是的，Curt，它确实重要……很重要！
Alan Gates&是Hortonworks的共同创始人，曾是Yahoo实验室的成员之一，其所在的团队将Pig从实验室独立出来做成一个成功的Apache开源项目。Gates同时参与HCatalog的设计，并指导其成为Apache孵化项目。Gates在俄勒冈州立大学获得其数学学士学位，在福乐神学院获得神学硕士学位。他还是O’Reilly出版的《Programming Pig》一书的作者。在Twitter上跟随Gates：@alanfgates。
RusselJurney，现在正在专注于赌场游戏数据，他通过创建Web应用来对美国和墨西哥的老虎机进行性能分析。Russel是《敏捷数据》的作者（O’Reilly将于2013年3月出版）。在涉足创业，互动媒体和新闻工作后，他前往硅谷，为Ning和LinkedIn建立大规模分析应用。他现在在Hortonworks中进行Hadoop的布道工作。他和他的妻子Kate以及两只毛茸茸的小狗居住在加利福尼亚州太平洋沿岸的一个悬崖上。
查看英文原文：Hadoop and
Metadata (Removing the Impedance Mis-match)
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
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IThao123周刊谈谈阻抗匹配的理解-射频/微波-与非网
（impedance matching）信号源内阻与所接的特性阻抗大小相等且相位相同，或传输线的特性阻抗与所接负载阻抗的大小相等且相位相同，分别称为传输线的输入端或输出端处于阻抗匹配状态，简称为阻抗匹配。否则，便称为阻抗。有时也直接叫做匹配或失配。
阻抗匹配是指信号源或者传输线跟负载之间的一种合适的搭配方式。阻抗匹配分为低频和高频两种情况讨论。我们先从直流电压源驱动一个负载入手。由于实际的电压 源，总是有内阻的，我们可以把一个实际电压源，等效成一个理想的电压源跟一个电阻r串联的模型。假设负载电阻为R，电源电动势为U，内阻为r，那么我们可 以计算出流过电阻R的电流为：I=U/(R+r)，可以看出，负载电阻R越小，则输出电流越大。负载R上的电压为：Uo=IR=U/[1+(r/R)]， 可以看出，负载电阻R越大，则输出电压Uo越高。再来计算一下电阻R消耗的功率为：
P=I2&R=[U/(R+r)]2&R=U2&R/(R2+2&R&r+r2)
=U2&R/[(R-r)2+4&R&r]
=U2/{[(R-r)2/R]+4&r}
对于一个给定的信号源，其内阻r是固定的，而负载电阻R则是由我们来选择的。注意式中[(R-r)2/R]，当R=r时，[(R-r)2/R]可取得最小值0，这时负载电阻R上可获得最大输出功率Pmax=U2/(4&r)。即，当负载电阻跟信号源内阻相等时，负载可获得最大输出功率，这就是我们常说的阻抗匹配之一。此结论同样适用于低频电路及。当交流电路中含有容性或感性阻抗时，结论有所改变，就是需要信号源与负载阻抗的的实部相等，虚部互为相反数，这叫做。 在低频电路中，我们一般不考虑传输线的匹配问题，只考虑信号源跟负载之间的情况，因为低频信号的波长相对于传输线来说很长，传输线可以看成是&短线&，反 射可以不考虑（可以这么理解：因为线短，即使反射回来，跟原信号还是一样的）。从以上分析我们可以得出结论：如果我们需要输出电流大，则选择小的负载R； 如果我们需要输出电压大，则选择大的负载R；如果我们需要输出功率最大，则选择跟信号源内阻匹配的电阻R。有时阻抗不匹配还有另外一层意思，例如一些仪器 输出端是在特定的负载条件下设计的，如果负载条件改变了，则可能达不到原来的性能，这时我们也会叫做阻抗失配。
在高频电路中，我们还必须考虑反射的问题。当信号的频率很高时，则信号的波长就很短，当波长短得跟传输线长度可以比拟时，反射信号叠加在原信号上将会改变原信号的 形状。如果传输线的特征阻抗跟负载阻抗不相等（即不匹配）时，在负载端就会产生反射。为什么阻抗不匹配时会产生反射以及特征阻抗的求解方法，牵涉到二阶偏 微分方程的求解，在这里我们不细说了，有兴趣的可参看电磁场与微波方面书籍中的传输线理论。传输线的特征阻抗（也叫做特性阻抗）是由传输线的结构以及材料 决定的，而与传输线的长度，以及信号的幅度、频率等均无关。
例如，常用的闭路电视同轴电缆特性阻抗为75&O，而一些射频设 备上则常用特征阻抗为50&O的同轴电缆。另外还有一种常见的传输线是特性阻抗为300&O的扁平平行线，这在农村使用的电视天线架上比较常见，用来做八木天 线的馈线。因为电视机的射频输入端输入阻抗为75&O，所以300&O的馈线将与其不能匹配。实际中是如何解决这个问题的呢？不知道大家有没有留意到，电视机 的附件中，有一个300&O到75&O的阻抗转换器（一个塑料封装的，一端有一个圆形的插头的那个东东，大概有两个大拇指那么大）。它里面其实就是一个传输线变压器， 将300&O的阻抗，变换成75&O的，这样就可以匹配起来了。这里需要强调一点的是，特性阻抗跟我们通常理解的电阻不是一个概念，它与传输线的长度无关，也 不能通过使用欧姆表来测量。为了不产生反射，负载阻抗跟传输线的特征阻抗应该相等，这就是传输线的阻抗匹配，如果阻抗不匹配会有什么不良后果呢？如果不匹 配，则会形成反射，能量传递不过去，降低效率；会在传输线上形成驻波（简单的理解，就是有些地方信号强，有些地方信号弱），导致传输线的有效功率容量降 低；功率发射不出去，甚至会损坏发射设备。如果是电路板上的高速信号线与负载阻抗不匹配时，会产生震荡，辐射干扰等。
当阻抗不匹配时，有哪些办法让它匹配呢？第一，可以考虑使用变压器来做阻抗转换，就像上面所说的电视机中的那个例子那样。第二，可以考虑使用串联/并联电容或电 感的办法，这在调试射频电路时常使用。第三，可以考虑使用串联/并联电阻的办法。一些驱动器的阻抗比较低，可以串联一个合适的电阻来跟传输线匹配，例如高 速信号线，有时会串联一个几十欧的电阻。而一些接收器的输入阻抗则比较高，可以使用并联电阻的方法，来跟传输线匹配，例如，485总线接收器，常在数据线终端并联120欧的匹配电阻。(始端串联匹配，终端并联匹配)
为了帮助大家理解阻抗不匹配时的反射问题，我来举两个例子：假设你在练习拳击&&打沙包。如果是一个重量合适的、硬度合适的沙包，你打上去会感觉很舒服。但 是，如果哪一天我把沙包做了手脚，例如，里面换成了铁沙，你还是用以前的力打上去，你的手可能就会受不了了&&这就是负载过重的情况，会产生很大的反弹 力。相反，如果我把里面换成了很轻很轻的东西，你一出拳，则可能会扑空，手也可能会受不了&&这就是负载过轻的情况。
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