数据业务性能指标

影响手机上网质量的多维度关键指标集评估(用户级、小区级、网络级、业务级、终端

通过以上指标，建立基于终端与网络以及业务综合匹配度的用户感知体系，进行用户感知的综合分析。对用户级、小区级、网络级、业务级、终端级等维度的用户感知进行评估，通过对感知差的用户进行多维度的关联分析和用户诊断，深入分析引起感知差的原因。

1.TCP核心网侧时延定义：在S1接口的TCP建立过程中从收到TCP 建立请求消息【SYN】开始计时到SP侧回复【SYN，ACK】结束，这个过程之间的时长即TCP核心网侧时延。

2.GET响应时延：在S1接口的业务会话过程中从收到GET请求消息【GET】开始计时到SP侧回复第一个下行数据包结束，这个过程之间的时长即GET响应时延。

软件系统性能的常见指标

衡量一个软件系统性能得常见指标有: 1、响应时间(Respoｎse time) 响应时间就就是用户感受软件系统为其服务所耗费得时间,对于网站系统来说,响应时间就就是从点击了一个页面计时开始,到这个页面完全在浏览器里展现计时结束得这一段时间间隔,瞧起来很简单,但其实在这段响应时间内,软件系统在幕后经过了一系列得处理工作,贯穿了整个系统节点。根据“管辖区域”不同,响应时间可以细分为: (1)服务器端响应时间,这个时间指得就是服务器完成交易请求执行得时间,不包括客户端到服务器端得反应(请求与耗费在网络上得通信时间),这个服务器端响应时间可以度量服务器得处理能力。 (２)网络响应时间,这就是网络硬件传输交易请求与交易结果所耗费得时间、?(3)客户端响应时间,这就是客户端在构建请求与展现交易结果时所耗费得时间,对于普通得瘦 客户端Ｗeb应用来说,这个时间很短,通常可以忽略不计;但就是对于胖客户端Web应用来说,比如Java applet、ＡＪＡX,由于客户端内嵌了大量得逻辑处理,耗费得时间有可能很长,从而成为系统得瓶颈,这就是要注意得一个地方。?那么客户感受得响应时间其实就是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。细分得目得就是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上(何为性能瓶颈,下一节中介绍)。2?.吞吐量(Thｒoｕghput) 吞吐量就是我们常见得一个软件性能指标,对于软件系统来说,“吞”进去得就是请 求,“吐”出来得就是结果,而吞吐量反映得就就是软件系统得“饭量",也就就是系统得处理能力,具体说来,就就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。但它得定义比较灵活,在不同得场景下有不同得诠释,比如数据库得吞吐量指得就是单位时间内,不同SQL语句得执行数量;而网络得吞吐量指得就是单位时间内在网络上传输得数据流量。吞吐量得大小由负载(如用户得数量)或行为方式来决定。举个例子,下载文件比浏览网页需要更高得网络吞吐量、?３。资源使用率(Rｅsouｒｃe utilization) 常见得资源有:CPU占用率、内存使用率、磁盘I/Ｏ、网络Ｉ/O。 我们将在Anａｌysiｓ结果分析一章中详细介绍如何理解与分析这些指标。 4.点击数(Hits per seｃond) 点击数就是衡量WｅｂＳerver处理能力得一个很有用得指标。需要明确得就是:点击数不就是我们通常理解得用户鼠标点击次数,而就是按照客户端向WeｂServeｒ发起了多少次ｈttp请求计算得,一次鼠标可能触发多个ｈtｔp请求,这需要结合具体得Web系统实现来计算。 5、并发用户数(Cｏncurrenｔusｅｒs)?并发用户数用来度量服务器并发容量与同步协调能力。在客户端指一批用户同时执行一个操作。并发数反映了软件系统得并发处理能力,与吞吐量不同得就是,它大多就是占用套接字、句柄等操作系统资源。 另外,度量软件系统得性能指标还有系统恢复时间等,其实凡就是用户有关资源与时间得要求都可以被视作性能指标,都可以作为软件系统得度量,而性能测试就就是为了验证这些性能指标就是否被满足。 //-———－－-——－-－－-—－--－----—----—————--－—-——--－-———－－-——－－—-—－———-－—--——－—-—--－－-————----——------—－-—-—---- 软件性能得几个主要术语

数据清洗综述

数据清洗研究综述 随着信息处理技术的不断发展，各行各业已建立了很多计算机信息系统，积累了大量的数据。为了使数据能够有效地支持组织的日常运作和决策，要求数据可靠无误，能够准确地反映现实世界的状况。数据是信息的基础，好的数据质量是各种数据分析如OLAP、数据挖掘等有效应用的基本条件。人们常常抱怨“数据丰富，信息贫乏”，究其原因，一是缺乏有效的数 据分析技术，二是数据质量不高，如数据输入错误、不同来源数据引起的不同表示方法，数 据间的不一致等，导致现有的数据中存在这样或那样的脏数据。它们主要表现为：拼写问题、打印错误、不合法值、空值、不一致值、简写、同一实体的多种表示(重复)、不遵循引用完整性等。 数据清洗(Data Cleaning，Data Cleansing或者Data Scrubbing)的目的是检测数据中存在的错误 和不一致，剔除或者改正它们，以提高数据的质量[1]。 1数据清洗国内外研究现状 数据清洗主要在数据仓库、数据库知识发现(也称数据挖掘)和总体数据质量管理这3个领域研究较多。在数据仓库研究和应用领域，数据清洗处理是构建数据仓库的第一步，由于数据量巨大，不可能进行人工处理，因此自动化数据清洗受到工商业界的广泛关注。 1.1国外研究现状 国外对数据清洗的研究最早出现在美国，是从对全美的社会保险号错误的纠正开始[2]。美国信息业和商业的发展，极大地刺激了对数据清洗技术的研究，主要集中在以下4个方面。 (1)检测并消除数据异常 采用统计方法来检测数值型属性，计算字段值的均值和标准差，考虑每个字段的置信区间来 识别异常字段和记录。将数据挖掘方法引入数据清理，如聚类方法用于检测异常记录、模型方法发现不符合现有模式的异常记录、关联规则方法发现数据集中不符合具有高置信度和支 持度规则的异常数据。 (2)检测并消除近似重复记录 即对重复记录进行清洗。消除数据集中的近似重复记录问题是目前数据清洗领域中研究最多 的内容。为了从数据集中消除重复记录，首要的问题就是如何判断两条记录是否近似重复。 (3)数据的集成 在数据仓库应用中，数据清洗首先必须考虑数据集成，主要是将数据源中的结构和数据映射 到目标结构与域中。在这方面已经开展了大量的研究工作。 (4)特定领域的数据清洗 不少数据清洗方案和算法都是针对特定应用问题的，只适用于较小的范围。通用的、与应用领域无关的算法和方案较少。 近年来，国外的数据清洗技术发展得很快，从市场上存在的数据清洗软件可以看出，其中包括商业上的数据清洗软件，也有大学和研究机构开发的数据清洗软件。 1.2国内研究现状 目前，国内对数据清洗技术的研究还处于初级阶段。直接针对数据清洗，特别是针对中文数据清洗的研究成果并不多。大多是在数据仓库、决策支持、数据挖掘研究中，对其做一些比 较简单的阐述。银行、保险和证券等对客户数据的准确性要求很高的行业，都在做各自的客户数据的清洗工作，针对各自具体应用而开发软件，而很少有理论性的成果见诸于报道。 2数据清洗的定义与对象 2.1数据清洗定义 迄今为止，数据清洗还没有公认的定义，不同的应用领域对其有不同的解释。

仪表主要性能指标

仪表主要性能指标 仪表主要性能指标 一、概述 在工程式上仪表性能指标通常用精确度（又称精度）、变差、灵敏度来描述。仪表工 校验仪表通常也是调校精确度，变差和灵敏度三项。变差是指仪表被测变量（可理解为输 入信号）多次从不同方向达到同一数值时，仪表指示值之间的最大差值，或者说是仪表在 外界条件不变的情况下，被测参数由小到大变化（正向特性）和被测参数由大到小变化 （反向特性）不一致的程度，两者之差即为仪表变差，变差大小取最大绝对误差与仪表标 尺范围之比的百分比。 其中变差产生的主要原因是仪表伟动机构的间隙，运动部件的磨擦，弹性元件滞后等。取胜着仪表制造技术的不断改进，特别是微电子技术的引入，许多仪表全电子化了，无 可动部件，模拟仪表改为数字仪表等等，所以变差这个指标在智能型仪表中显得不那么重 要和突出了。 灵敏度是指仪表对被测参数变化的灵敏程度，或者说是对被测的量变化的反应能力， 是在稳态下，输出变化增量对输入变化增量的比值： 式中s-仪表灵敏度； ΔL-仪表输出变化增量； Δx-仪表输入变化增量； 灵敏度有时也称 然而对于仪表用户，诸如化工企业仪表工来讲，仪表精度固然是一个重要指标，但在 实际使用中，往往更强调仪表的稳定性和可*性，因为化工企业检测与过程控制仪表用于 计量的为数不多，而大量的是用于检测。另外，使用在过程控制系统中的检测仪表其稳定性、可*性比精度更为重要。 二、精确度 仪表精确度科称精度，又称准确度。精确度和误差可以说是孪生兄弟，因为有误差的 存在，才有精确度这个概念。仪表精确度简言之就是仪表测量值接近真值的准确程度，通 常用相对百分误差（也称相对折合误差）表示。相对百分误差公式如下： 式中δ-检测过程中相对百分误差； （标尺上限值-标尺下限值）--仪表测量范围； Δx-绝对误差，是被测参数测量值x1和被测参数标准值x0之差。

软件系统性能的常见指标

衡量一个软件系统性能的常见指标有： 1．响应时间（Response time） 响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说，响应时间就是从点击了一个页面计时开始，到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔，看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点。根据“管辖区域”不同，响应时间可以细分为： （1）服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间，不包括客户端到服务器端的反应（请求和耗费在网络上的通信时间），这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。 （2）网络响应时间，这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。 （3）客户端响应时间，这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间，对于普通的瘦客户端Web应用来说，这个时间很短，通常可以忽略不计；但是对于胖客户端Web应用来说，比如Java applet、AJAX，由于客户端内嵌了大量的逻辑处理，耗费的时间有可能很长，从而成为系统的瓶颈，这是要注意的一个地方。 那么客户感受的响应时间其实是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应 时间。细分的目的是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上（何为性能瓶颈，下一节中介绍）。 2．吞吐量（Throughput） 吞吐量是我们常见的一个软件性能指标，对于软件系统来说，“吞”进去的是请求，“吐”出来的是结果，而吞吐量反映的就是软件系统的“饭量”，也就是系统的处理能力，具体说来，就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。但它的定义比较灵活，在不同的场景下有不同的诠释，比如数据库的吞吐量指的是单位时间内，不同SQL语句的执行数量；而网络的吞吐量指的是单位时间内在网络上传输的数据流量。吞吐量的大小由负载（如用户的数量）或行为方式来决定。举个例子，下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。 3．资源使用率（Resource utilization） 常见的资源有：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。 我们将在Analysis结果分析一章中详细介绍如何理解和分析这些指标。 4．点击数（Hits per second） 点击数是衡量Web Server处理能力的一个很有用的指标。需要明确的是：点击数不是我们通常理解的用户鼠标点击次数，而是按照客户端向Web Server发起了多少次http请求计算的，一次鼠标可能触发多个http请求，这需要结合具体的Web系统实现来计算。5．并发用户数（Concurrent users） 并发用户数用来度量服务器并发容量和同步协调能力。在客户端指一批用户同时执行一个操作。并发数反映了软件系统的并发处理能力，和吞吐量不同的是，它大多是占用套接字、句柄等操作系统资源。 另外，度量软件系统的性能指标还有系统恢复时间等，其实凡是用户有关资源和时间的要求都可以被视作性能指标，都可以作为软件系统的度量，而性能测试就是为了验证这些性能指标是否被满足。

ETL中数据清洗技术分析与研究

第25卷第3期　 晋　中　学　院　学　报V ol.25　N o.32008年6月Journal of Jinzhong University Jun.　2008 [收稿日期]2008-01-14 [作者简介]彭秦晋(1979-),男,山西榆次人,晋中学院继续教育学院,助教. ET L 中数据清洗技术分析与研究 彭秦晋 (晋中学院继续教育学院,山西晋中030600) 摘　要:数据质量是商业智能的基础,数据质量的好坏直接影响到商业智能的成败.数据 质量存在问题有多方面的原因,在此基础上提出了实施数据清洗的五个步骤,最后阐述了提高 数据质量的方法. 关键词:脏数据;数据源;清洗;异常检测 中图分类号:TP274 文献标识码:B 文章编号:1673-1808(2008)03-0101-03 数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新且随时间不断变化的数据集合.它必须有正确和可以信任的数据去支持决策分析.一个数据仓库应该仅仅有一个正确的输出,那就是这个已经被数据仓库提供了充分证据的决策.但是,数据仓库中的数据可能来自不同的数据源,或者是一个ERP 应用,或者一个Excel 表,甚至是一个消息队列,这些都不在数据仓库团队所能控制的范围之内,这些数据中可能存在大量的“脏”数据.所以,在数据仓库中,为了保证数据质量,数据仓库工程通常开始于历史数据的读取,并要进行数据清洗和质量控制.ET L 指的是数据的抽取(Extract )、转换(T rans form )和装载(Load )的过程,是数据仓库的核心和灵魂,它能够按照统一的规划集成并提高数据的价值,并完成源数据向目标数据转换,是实施数据仓库的重要步骤. 1产生数据质量问题的原因分析 1.1数据源可能存在的问题 数据质量存在问题的根本原因在于数据源.由于数据仓库中的数据来自多种业务数据源,它们可能存储在不同的硬件平台上,而且使用不同的操作系统,使得从这些数据源中获取来的数据中不可避免地存在一些问题,所以保证数据质量是很困难的事. 1.1.1不完整和错误的数据数据仓库中的数据代表的应该是整个一系列数据,不应该有信息缺少的情况发生.如:一个公司的总支出应该包括工资项,假如没有,就必须给它重命名,再将这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别写入不同的Excel 文件向用户提交,并且在规定时间补全后重新写入数据仓库.但是在实际情况中,由于业务系统不够健全,常常发生接受输入后不进行数据完整性分析,直接写入后台数据库的情况.数据输入过程中也常出现把数值数据输入成全角字符、日期格式不正确、日期越界等情况,这些都导致了错误数据的产生. 1.1.2数据一致性 数据源系统出于性能的考虑,会在一定程度上舍弃外键的约束,最终导致数据不一致.例如要表达性别,可以用“0”/“1”,也可以用“F ”/“M ”,从而出现代码不一致. 1.1.3超负荷代码 在很多系统特别是一些旧的系统中,在搭建时基于节省字节的考虑,常使用单个代码来代表多个目的.如:一个目录号可能指一个已经存在的客户的号码,也可能同时指将要卖给我们货物的卖方的号码. ? 101?

产品主要技术性能指标(1)

主要性能指标： 1.数据存储量≥2T 接入设备数≥10000 2.定位精度：＜10米响应时间＜5秒 3.通讯接口：串行232（sps）支持相应的国际标准，具备良好的可扩展性。 4.传输制式：SM900/DCS1800/PCS1900/CDMA800-900 传输速率：125kbps 5.移动通信：GSM 6.两种无线电业务兼容（RDSS和RVSS）系统为用户提供连续定位、无源导航定位，又可 进行无线传输的位置报告。 7.跟踪灵敏度：159dbm 捕获灵敏度：144dbm 产品主要技术性能指标 关键技术： 1.北斗导航，GIS,GSM，GPRS,计算机网络，互联网多网融合。 2.监护人和监控平台人员随时通过系统查询老年人位置信息。 3.云平台技术应用：老年人遇紧急情况时，一键呼叫、四方响应。 4.云管理：监护人千里之外可知家人安康。 5.云数据库：每位老人的基本信息和病情隐患录入服务器存储、每次测的血压、 脉搏及其他病理数据，传送至数据库永久保存，以备做参考依据。 6.系统采用出错冗余技术，保证运行的安全性。 7.北斗/GPS双模兼容信号，互相嵌入，互为增强。 一、产品功能： 1.老人健康指标远程监控，网上医疗诊断功能。 2.遇警一键报警，越界报警，关机报警，一键拨号。 3.全球定位：北斗/GPS双模兼容终端。 4.IC一卡通功能。 5.老人，弱势群体购物通过系统网络平台实现购物，付款配送一条龙服务。 6.社区人员基本信息管理，统计分析功能。 7.实时位置查询功能。 8.实时视频和录像资料自动保存。报表自动导出功能。 9.TTS语音播报，短消息功能。

10.服务对象和用户数据储存和服务功能。①监控中心录有用户的全部基本 信息资料和服务区域活动轨迹。②储存周期根据用户的实际情况和需求 设定。③数据管理功能有：注册，注销，查询，费用计算，历史轨迹， 报表。 技术创新性 1、监控平台相对于服务对象的定位终端采用：北斗/GPS双模兼容自主定位模式和AGPS辅助定位模式。 2、监控平台用于接受服务对象定位终端的信息和要求，同时负责发送指令和提醒信息给定位终端。 3、定位终端采用北斗/GPS卫星定位模块，GSM通信模块。主板和LED显示屏硬件。北斗/GPS卫星定位模块和GSM通信模块分别与通信主板系统相连接，主板系统分别与LED显示屏、报警器连接。 4、定位终端采用内置北斗/GPS芯片，共用天线，独立完成服务对象的定位，并将定位结果发送给信息采集服务器。 5、Web数据服务平台，包括：终端信息采集服务器、SMS服务器、数据储存服务器和数据处理服务器。 6、Web服务器包括用户逻辑模块、管理员逻辑模块和电子地图模块构成，所述的用户逻辑模块和管理员逻辑模块服务Web服务器的功能设计和逻辑跳转，电子地图模块负责查询定位器终端的位置信息，并将该位置信息显示到电子地图上。Web数据服务平台还包括第三方应用接口，第三方应用接口包括电信运营商的小区号Cell-ID服务应用接口和地图服务应用接口。 7、服务对象的定位由以下步骤进行： 1.定位器终端采集到GPS信号和小区号Cell-ID后分别通过GSM通信模块、GPRS网络回传至Web数据服务平台中的移动终端信息采集服务器。 2.移动终端信息采集服务器进行定位器终端鉴权操作后，对定位器终端和AGPS服务器之间的交互数据进行透传，辅助完成定位器终端的定位; 3.AGPS服务器根据定位器终端和AGPS参考站所提供的卫星信号和辅助定位信息，计算出定位器终端的位置； 4.移动终端信息采集服务器将定位结果写入数据库； 5.客户端通过SMS的形式实时获取定位器终端的设备信息和位置信息。 6.如权利要求以上所述的基于北斗/GPS面向特殊人群的安全定位方法，其特征在于：还包括步骤F：当定位器终端越出预置活动区域范围，定位器终端向客户端发送越区报警。

控制系统性能指标

本章主要内容： 1控制系统的频带宽度 2系统带宽的选择 3确定闭环频率特性的图解方法 4闭环系统频域指标和时域指标的转换 五、闭环系统的频域性能指标

1 控制系统的频带宽度 1 频带宽度 当闭环幅频特性下降到频率为零时的分贝值以下3分贝时，对应的频率称为带宽频率，记为ωb。即当ω> ωb 2。Ig ΦO)∣<20?∣ΦQ,0)∣-3 而频率范围 根据带宽定义，对高于带宽频率的正弦输入信号，系统输岀将呈现较大的衰减，因此选取适当的带宽，可以抑制高频噪声的影响。但带宽过窄又会影响系统正弦输入信号的能力，降低瞬态响应的速度。因此在设计系统时，对于频率宽度的确定必须兼顾到系统的响应速度和抗高频干扰的要求。 2、丨型和II型系统的带宽 Φ(-0 = -―- 凶为开环系s?j?ι翌，,E 所以20 Igl Φ(J?) = 2Glg 1 / JiT応孑=20Ig-L 二阶系虬的例环传禺为， (】)(,￥,〕= — ~ Λ'+2CΓ?1S +Λ?; 1 圜为I (I I(√,3) =L ∕∣ T此∕?>3+4ζ,T?∕∕? = ?∣2 叫=叫［(1 -2√2) + √(l-2ζ*3)2+l P 2、系统带宽的选择 由于系统会受多种非线性因素的影响，系统的输入和输岀端不可避免的存在确定性扰动和随机噪声，因此控制系统的带宽的选择需综合考虑各种输入信号的频率范围及其对系统性能的影响，即应使系统对输入信号具有良好的跟踪能力和对扰动信号具有较强的抑制能力。 总而言之，系统的分析应区分输入信号的性质、位置，根据其频谱或谱密度以及相应的传递函数选择合适带宽，而系统设计主要是围绕带宽来进行的。 3、确定闭环频率特性的图解方法 b)称为系统带宽

数字电力仪表的技术参数

（1）电压输入信号 输入范围：0～100/220/380/500V（量程自动切换） 持续过压：800V； 短时过压：1200V（1s）； 输入阻抗：500KΩ。 （2）电流输入信号 输入范围：0～1/5/6A（量程自动切换）； 持续过流：15A ； 短时过流：50A（1s）； 输入阻抗：2 mΩ 。 （3）模拟量输出（选件，仅对-A1的型号） 输出范围：A、B、C三相电流中的某一相输出DC4～20mA（出厂默认0～5A对应4～20mA，其他对应输出可编程设定，例如：0～1A对应4～20mA）。 负载能力：0 ～750Ω； 输出阻抗：≥ 25MΩ 。 （4）显示输出： 采用128×64大屏幕图形点阵液晶显示各电参数值。 （5）通讯接口（选件） 标准RS485接口，MODBUS规约。 （6）数字量接口（选件）： 数字量输入：-CD的型号可选6路光电隔离无源触点输入。 数字量输出：-CD的型号可选3路继电器无源触点输出。 输出触点负载：AC 250/5A或DC30V/5A（阻性负载）； 继电器寿命：10万次。

（7）供电电源：AC 90 ～260V （50/60 Hz）/DC90～260V ； 功耗：≤3W 艾驰商城是国内最专业的MRO工业品网购平台，正品现货、优势价格、迅捷配送，是一站式采购的工业品商城！具有10年工业用品电子商务领域研究，以强大的信息通道建设的优势，以及依托线下贸易交易市场在工业用品行业上游供应链的整合能力，为广大的用户提供了传感器、图尔克传感器、变频器、断路器、继电器、PLC、工控机、仪器仪表、气缸、五金工具、伺服电机、劳保用品等一系列自动化的工控产品。 如需进一步了解相关仪器仪表产品的选型，报价，采购，参数，图片，批发等信息，请关注艾驰商城。https://www.sodocs.net/doc/327945066.html,/

IO系统性能之一：衡量性能的几个指标

IO系统性能之一：衡量性能的几个指标 2011年03月24日05:00 it168网站原创作者：DBABeta 马齿苋编辑：李隽我要评论(0) 【IT168 应用】作为一个数据库管理员，关注系统的性能是日常最重要的工作之一，而在所关注的各方面的性能只能IO性能却是最令人头痛的一块，面对着各种生涩的参数和令人眼花缭乱的新奇的术语，再加上存储厂商的忽悠，总是让我们有种云里雾里的感觉。本系列文章试图从基本概念开始对磁盘存储相关的各种概念进行综合归纳，让大家能够对IO性能相关的基本概念，IO性能的监控和调整有个比较全面的了解。 在这一部分里我们先舍弃各种结构复杂的存储系统，直接研究一个单独的磁盘的性能问题，藉此了解各个衡量IO系统系能的各个指标以及之间的关系。需要注意的是，本文探讨的仅限于磁盘IO性能，网络IO性能不考虑在内。 几个基本的概念 在研究磁盘性能之前我们必须先了解磁盘的结构，以及工作原理。不过在这里就不再重复说明了，关系硬盘结构和工作原理的信息可以参考维基百科上面的相关词条——Hard disk drive(英文)和硬盘驱动器(中文)。 读写IO(Read/Write IO)操作 磁盘是用来给我们存取数据用的，因此当说到IO操作的时候，就会存在两种相对应的操作，存数据时候对应的是写IO操作，取数据的时候对应的是是读IO操作。 单个IO操作 当控制磁盘的控制器接到操作系统的读IO操作指令的时候，控制器就会给磁盘发出一个读数据的指令，并同时将要读取的数据块的地址传递给磁盘，然后磁盘会将读取到的数据传给控制器，并由控制器返回给操作系统，完成一个写IO的操作;同样的，一个写IO的操作也类似，控制器接到写的IO操作的指令和要写入的数据，并将其传递给磁盘，磁盘在数据写入完成之后将操作结果传递回控制器，再由控制器返回给操作系统，完成一个写IO的操作。单个IO操作指的就是完成一个写IO或者是读IO的操作。 随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access) 随机访问指的是本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址相

软件性能的几个指标

1.1、响应时间 响应时间是指系统对请求作出响应的时间。直观上看，这个指标与人对软件性能的主观感受是非常一致的，因为它完整地记录了整个计算机系统处理请求的时间。由于一个系统通常会提供许多功能，而不同功能的处理逻辑也千差万别，因而不同功能的响应时间也不尽相同，甚至同一功能在不同输入数据的情况下响应时间也不相同。所以，在讨论一个系统的响应时间时，人们通常是指该系统所有功能的平均时间或者所有功能的最大响应时间。当然，往往也需要对每个或每组功能讨论其平均响应时间和最大响应时间。 对于单机的没有并发操作的应用系统而言，人们普遍认为响应时间是一个合理且准确的性能指标。需要指出的是，响应时间的绝对值并不能直接反映软件的性能的高低，软件性能的高低实际上取决于用户对该响应时间的接受程度。对于一个游戏软件来说，响应时间小于100毫秒应该是不错的，响应时间在1秒左右可能属于勉强可以接受，如果响应时间达到3秒就完全难以接受了。而对于编译系统来说，完整编译一个较大规模软件的源代码可能需要几十分钟甚至更长时间，但这些响应时间对于用户来说都是可以接受的。 1.2、系统响应时间和应用延迟时间

虽然软件性能指标本身只涉及软件性能的度量，但考虑到软件性能测试的主要目的是测试和改善所开发软件的性能，对于复杂的网络化的软件而言，简单地用响应时间进行度量就不一定合适了。 考虑一个普通的网站系统。开发该网站系统时，软件开发实际上只集中在服务器端，因为客户端的软件是标准的浏览器。虽然用户看到的响应时间时使用特定客户端计算机上的特定浏览器浏览该网站的响应时间，但是在讨论软件性能时更关心所开发网站软件本身的“响应时间”。也就是说，可以把用户感受到的响应时间划分为“呈现时间”和“系统响应时间”，前者是指客户端的浏览器在接收到网站数据时呈现页面所需的时间，而后者是指客户端接收到用户请求到客户端接收到服务器发来的数据所需的时间。显然，软件性能测试更关心“系统响应时间”，因为“呈现时间”与客户端计算机和浏览器有关，而与所开发的网站软件没有太大的关系。 如果仔细分析这个例子，还可以把“系统响应时间”进一步分解为“网络传输时间”和“应用延迟时间”，其中前者是指数据（包括请求数据和响应数据）在客户端和服务器端进行传输的时间，而后者是指网站软件实际处理请求所需的时间。类似的，软件性能测试也更关心“应用延迟时间”。实际上，这种分解还可以继续下去，如果该网站系统使用了数据库，我们可以把“数据库延迟时间”分离出来，如果该网站系统使用了中间件，还可以把“中间件延迟时间”也分离出来。 以上的时间分解实际上有两方面的目的。首先，人们通常希望把与所开发软件直接相关的延迟时间和与所开发软件爱你不直接相关的延迟时间分离开，因为改善前者往往需要开发人员修改程序代码，而改善后者不需

实时系统性能测试指标

一、Rhealstone Rhealstone是系统实时性的测量基准之一，Rhealstone方法对ERTOS中六个关键操作的时间量进行测量，并将它们的加权和称为Rhealstone数。这六个时间量如下： 1．任务切换时间(task switching time)，也称上下文切换时间，定义为系统在两个独立的、处于就绪态并具有相同优先级的任务之间切换所需要的时间。它包括三个部分，即保存当前任务上下文的时间、调度程序选中新任务的时间和恢复新任务上下文的时间。切换所需的时间主要取决于保存任务上下文所用的数据结构以及操作系统采用的调度算法的效率. 2．抢占时间（preemption time），即系统将控制从低优先级的任务转移到高优先级任务所花费的时间。为了对任务进行抢占，系统必须首先识别引起高优先级任务就绪的事件，比较两个任务的优先级，最后进行任务的切换，所以抢占时间中包括了任务切换时间。 3．中断延迟时间（interrupt latency time），指从中断第一条指令所持续的时间间隔．它由四部分组成，即硬件延迟部分(通常可以忽略不计)、ERTOS的关中断时间、处理器完成当前指令的时间以及中断响应周期的时间。 4．信号量混洗时间(semaphore shuffling time)，指从一个任务释放信号量到另一个等待该信号量的任务被激活的时间延迟。在ERTOS中，通常有许多任务同时竞争某一共享资源，基于信号量的互斥访问保证了任一时刻只有一个任务能够访问公共资源。信号量混洗时间反映了与互斥有关的时间开销，因此也是衡量ERTOS实时性能的一个重要指标。 5．死锁解除时间(deadlock breaking time)，即系统解开处于死锁状态的多个任务所需花费的时间。死锁解除时间反映了RTOS解决死锁的算法的效率。 6．数据包吞吐率(datagram throuShput time)，指一个任务通过调用ERTOS的原语，把数据传送到另一个任务去时，每秒可以传送的字节数。 二、关键的性能指标分析 一个实时操作系统的实时性能的主要评测指标包括上下文切换时间，抢占时间，中断延迟时间，信号量混洗时间。具体含义如下： 1．上下文切换时间 上下文切换时间也称任务切换时间(task switching time)，定义为系统在两个独立的、处于就绪态并且具有相同优先级的任务之间切换所需要的时间。它包括三个部分，即保存当前任务上下文的时间、调度程序选中新任务的时间和恢复新任务上下文的时间。切换所需的时间主要取决于保存任务上下文所用的数据结构以及操作系统采用的调度算法的效率。产生任务切换的原因可以是资源可得，信号量的获取等。任务切换是任一多任务系统中基本效率的测量

控制系统性能指标

控制系统性能指标

第五章线性系统的频域分析法 一、频率特性四、稳定裕度 二、开环系统的典型环节分解 五、闭环系统的频域性能指标 和开环频率特性曲线的绘制 三、频率域稳定判据 本章主要内容： 1 控制系统的频带宽度 2 系统带宽的选择 3 确定闭环频率特性的图解方法 4 闭环系统频域指标和时域指标的转换 五、闭环系统的频域性能指标

1 控制系统的频带宽度 1 频带宽度 当闭环幅频特性下降到频率为零时的分贝值以下3分贝时，对应的频率称为带宽频率，记为ωb。即当ω>ωb 而频率范围（0，ωb）称为系统带宽。 根据带宽定义，对高于带宽频率的正弦输入信号，系统输出将呈现较大的衰减，因此选取适当的带宽，可以抑制高频噪声的影响。但带宽过窄又会影响系统正弦输入信号的能力，降低瞬态响应的速度。因此在设计系统时，对于频率宽度的确定必须兼顾到系统的响应速度和抗高频干扰的要求。 2、I型和II型系统的带宽 2、系统带宽的选择 由于系统会受多种非线性因素的影响，系统的输入和输出端不可避免的存在确定性扰动和随机噪声，因此控制系统的带宽的选择需综合考虑各种输入信号的频率范围及其对系统性能的影响，即应使系统对输入信号具有良好的跟踪能力和对扰动信号具有较强的抑制能力。 总而言之，系统的分析应区分输入信号的性质、位置，根据其频谱或谱密度以及相应的传递函数选择合适带宽，而系统设计主要是围绕带宽来进行的。 3、确定闭环频率特性的图解方法

1、尼科尔斯图线 设开环和闭环频率特性为 4、闭环系统频域指标和时域指标的转换 工程中常用根据相角裕度γ和截止频率ω估算时域指标的两种方法。 相角裕度γ表明系统的稳定程度，而系统的稳定程度直接影响时域指标σ%、ts。 1、系统闭环和开环频域指标的关系 系统开环指标截止频率ωc与闭环带宽ωb有着密切的关系。对于两个稳定程度相仿的系统，ωc 大的系统，ωb也大；ωc小的系统，ωb也小。 因此ωc和系统响应速度存在正比关系，ωc可用来衡量系统的响应速度。又由于闭环振荡性指标谐振Mr和开环指标相角裕度γ都能表征系统的稳定程度。 系统开环相频特性可表示为

产品(项目)性能测试报告

文档号：密级：内部 版本号：V2.0 产品（项目）性能测试报告 撰写：××× 审核： ××××测试中心 编写日期：××××年09月11日 修订历史记录

目录 1测试项目简介 (2) 1.1编写目的 (2) 1.2项目背景 (2) 1.3测试参考文档 (3) 2性能测试内容概要 (4) 2.1测试目标 (4) 2.2测试用例 (4) 2.3测试场景 (4) 2.4测试结果指标(详见性能测试报告) (4) 2测试结论 (6) 3测试评价： (6) 4.测试资源消耗 (8)

一、测试项目简介 1.1编写目的 本测试分析报告的编写目的在于统计量化××××系统V2.0版本中的错误和存在的问题，通过分析错误产生的原因和错误的分布特征，发现软件的缺陷和限制，从而对模块的质量做出一个客观有效的评价。 本测试报告的预期读者是××××系统V2.0版本的软件开发人员、项目管理人员、研发管理人员、测试经理、测试人员、维护人员。 1.2项目背景 产品名称：××××系统 软件开发者：××××开发中心 测试环境符合×××系统产品需求规格说明书的要求及××××系统的系统测试环境列表的的要求 具体测试环境描述如下： 表1-1性能测试环境表

1.3测试参考文档 表1-2 测试参考文档

二、性能测试内容概要 2.1测试目标 对××××系统V2.0产品在数据库为Mysql 5、应用服务器为Tomcat的架构下的性能情况进行测试。对测试过程中的性能指标数据进行剖析，最终给出该项目的性能指标数据。 2.2测试用例 本次性能测试重点关注多个虚拟用户同时登录及在线过程应用服务器的系统负荷情况，利用性能测试分析工具察看登录及在线人数是否有缺失情况，同时还要测试被测系统的不同人数登录的响应时间，记录其性能指标进行对比，评估测试结果。 测试使用环境：（与功能测试环境一致） ?服务器硬件为******服务器，操作系统：Windows 2003 Server ?数据库管理系统采用 Mysql 5，应用服务器为Tomcat 5.5.25 ?应用服务器和数据库运行在同一台硬件服务器上 ?测试工具软件为LoadRunner8.0 (SP2) 2.3 测试场景 并发测试:模拟不同的VU用户同时执行登陆操作，并使用LoadRunner记录主要参数性能指标。 2.4测试结果指标 (详见性能测试报告) 40个用户（访客并发登录）操作性能指标参数如下： 1.Average Transaction Response Time（平均相应时间）=15秒； 2．Hits per Second (Average) （点击率）=208.889； 3．Connections Per Second(Average)=8.889; 4．Total Throughput (bytes)= 8,754,029;

控制系统性能指标

第五章线性系统的频域分析法 一、频率特性四、稳定裕度 二、开环系统的典型环节分解 五、闭环系统的频域性能指标 和开环频率特性曲线的绘制 三、频率域稳定判据 本章主要内容： 1 控制系统的频带宽度 2 系统带宽的选择 3 确定闭环频率特性的图解方法 4 闭环系统频域指标和时域指标的转换 五、闭环系统的频域性能指标

1 控制系统的频带宽度 1 频带宽度 当闭环幅频特性下降到频率为零时的分贝值以下3分贝时，对应的频率称为带宽频率，记为ωb。即当ω>ωb 而频率范围（0，ωb）称为系统带宽。 根据带宽定义，对高于带宽频率的正弦输入信号，系统输出将呈现较大的衰减，因此选取适当的带宽，可以抑制高频噪声的影响。但带宽过窄又会影响系统正弦输入信号的能力，降低瞬态响应的速度。因此在设计系统时，对于频率宽度的确定必须兼顾到系统的响应速度和抗高频干扰的要求。 2、I型和II型系统的带宽 2、系统带宽的选择 由于系统会受多种非线性因素的影响，系统的输入和输出端不可避免的存在确定性扰动和随机噪声，因此控制系统的带宽的选择需综合考虑各种输入信号的频率范围及其对系统性能的影响，即应使系统对输入信号具有良好的跟踪能力和对扰动信号具有较强的抑制能力。 总而言之，系统的分析应区分输入信号的性质、位置，根据其频谱或谱密度以及相应的传递函数选择合适带宽，而系统设计主要是围绕带宽来进行的。 3、确定闭环频率特性的图解方法

1、尼科尔斯图线 设开环和闭环频率特性为 4、闭环系统频域指标和时域指标的转换 工程中常用根据相角裕度γ和截止频率ω估算时域指标的两种方法。 相角裕度γ表明系统的稳定程度，而系统的稳定程度直接影响时域指标σ%、ts。 1、系统闭环和开环频域指标的关系 系统开环指标截止频率ωc与闭环带宽ωb有着密切的关系。对于两个稳定程度相仿的系统，ωc大的系统，ωb也大；ωc小的系统，ωb也小。 因此ωc和系统响应速度存在正比关系，ωc可用来衡量系统的响应速度。又由于闭环振荡性指标谐振Mr和开环指标相角裕度γ都能表征系统的稳定程度。 系统开环相频特性可表示为

仪表主要性能指标

仪表主要性能指标 一、概述 在工程式上仪表性能指标通常用精确度（又称精度）、变差、灵敏度来描述。仪表工校验仪表通常也是调校精确度，变差和灵敏度三项。变差是指仪表被测变量（可理解为输入信号）多次从不同方向达到同一数值时，仪表指示值之间的最大差值，或者说是仪表在外界条件不变的情况下，被测参数由小到大变化（正向特性）和被测参数由大到小变化（反向特性）不一致的程度，两者之差即为仪表变差，如图1-1-1如示。变差大小取最大绝对误差与仪表标尺范围之比的百分比： （1-1-1） 其中 变差产生的主要原因是仪表伟动机构的间隙，运动部件的磨擦，弹性元件滞后等。取胜着仪表制造技术的不断改进，特别是微电子技术的引入，许多仪表全电子化了，无可动部件，模拟仪表改为数字仪表等等，所以变差这个指标在智能型仪表中显得不那么重要和突出了。 灵敏度是指仪表对被测参数变化的灵敏程度，或者说是对被测的量变化的反应能力，是在稳态下，输 出变化增量对输入变化增量的比值： （1-1-2） 式中s-仪表灵敏度； ΔL-仪表输出变化增量； Δx-仪表输入变化增量； 灵敏度有时也称"放大比"，也是仪表静特性贴切线上各点的斜率。增加放大倍数可以提高仪表灵敏度，单纯加大灵敏度并不改变仪表的基本性能，即仪表精度并没有提高，相反有时会出现振荡现象，造成输出

不稳定。仪表灵敏度应保持适当的量。 然而对于仪表用户，诸如化工企业仪表工来讲，仪表精度固然是一个重要指标，但在实际使用中，往往更强调仪表的稳定性和可靠性，因为化工企业检测与过程控制仪表用于计量的为数不多，而大量的是用于检测。另外，使用在过程控制系统中的检测仪表其稳定性、可靠性比精度更为重要。 二、精确度 仪表精确度科称精度，又称准确度。精确度和误差可以说是孪生兄弟，因为有误差的存在，才有精确度这个概念。仪表精确度简言之就是仪表测量值接近真值的准确程度，通常用相对百分误差（也称相对折 合误差）表示。相对百分误差公式如下： （1-1-3） 式中δ-检测过程中相对百分误差； （标尺上限值-标尺下限值）--仪表测量范围； Δx-绝对误差，是被测参数测量值x1和被测参数标准值x0之差。 所谓标准值是精确度比被测仪表高3~5倍的标准表测得的数值。 从式（1-1-3）中可以看出，仪表精度不仅和绝对误差有关，而且和仪表的测量范围有关。绝对误差大，相对百分误差就大，仪表精确度就低。如果绝对误差相同的两台仪表，其测量范围不同，那么测量范围大的仪表相对百分误差就小，仪表精确度就高。精确度是仪表很重要的一个质量指标，常用精度等级来规范和表示。精度等级就是最大相对百分误差去掉正负号和%。按国家统一规定划分的等级有 0.005,0.02,0.05,0.1, 0.2,0.35,1.0,1.5, 2.5,4等，仪表精度等级一般都标志在仪表标尺或标牌上，如,,0.5等，数字越小，说明仪表精确度越高。 要提高仪表精确度，就要进行误差分析。误差通常可以分为疏忽误差、缓变误差、系统误差和随机误差。疏忽误差是指测量过程中人为造成的误差，一则可以克服，二则和仪表本身没有什么关系。缓变误差是由于仪表内部元器件老化过程引起的，它可以用更换元器件、零部件或通过不断校正加以克服和消除。系统误差是指对同一被测参数进行多次重复测量时，所出现的数值大小或符号都相同的误差，或按一定规律变化的误差，可目前尚未被人们认识的偶然因素所引起，其数值大小和性质都不固定，难以估计，但可以通过统计方法从理论上估计其对检测结果的影响。误差来源主要指系统误差和随机误差。在用误差表示精度时，是指随机误差和系统误差之和。 三、复现性（重复性） 测量复现性是在不同测量条件下，如不同的方法，不同的观测者，在不同的检测环境对同一被检测的量进行检测时，其测量结果一致的程度。测量复现性必将成为仪表的重要性能指标。 测量的精确性不仅仅是仪表的精确度，它还包括各种因素对测量参数的影响，是综合误差。以电动Ⅲ型差 压变送器为例，综合误差如下式所示：

设备性能指标说明.doc

设备性能指标说明 精馏实训装置 一、精馏实训装置配置与功能 （一）精馏实训装置的基本性能与特点： 1、装置集实训、实验、考工、考核、技能比赛等功能于一体。具有工厂情景化、 操作实际化、故障模拟真实化特点。 2、装置采用全不锈钢材料制作，坚固耐用。 3、装置贴近工厂实际，同时满足化工技术类专业高级工、技师培训和鉴定要求。 4、装置能进行装置开车准备、开车、正常操作、停车、设备维护等方面的技能 操作训练、工艺指标控制操作技能训练。 5、装置采用的控制系统，并能进行工控组态；同时也能进行手动操作控制。仪 表精度高、配置合理。 6、装置具有真实设定故障的功能：通过计算机隐蔽发出故障干扰信号，使正常 运行的装置出现真实异常现象，培训学员发现、分析、排除工业生产过程故障的技能。 7、装置运行介质为乙醇-水体系，塔顶含乙醇不低于92%。 （二）精馏实训装置培训功能要点

（三）精馏实训装置配置表

传热实训装置 (一)传热实训装置的基本性能与特点： 1.装置集实训、实验、考工、考核、技能比赛等功能于一体。具有工厂情景化、 操作实际化、故障模拟真实化特点。 2.装置采用全不锈钢材料制作，坚固耐用。 3、装置贴近工厂实际，同时满足化工技术类专业高级工、技师培训和鉴定要求。 4、装置能进行装置开车准备、开车、正常操作、停车、设备维护等方面的技能 操作训练、工艺指标控制操作技能训练。 5、装置能进行装置开车准备、开车、正常操作、停车、设备维护等方面的技能操作训练、

工艺指标控制操作技能训练。 6、装置采用的控制系统，并能进行工控组态；同时也能进行手动操作控制。仪表精度高、 配置合理。 7、装置具有真实设定故障的功能：通过计算机隐蔽发出故障干扰信号，使正常运行的装置 出现真实异常现象，培训学员发现、分析、排除工业生产过程故障的技能。 8、装置运行介质为蒸汽-空气体系。 （二）传热实训装置实现的培训功能

数据挖掘噪声数据处理综述.doc

噪声数据处理综述 摘要：噪声数据是指数据中存在着错误或异常(偏离期望值)的数据,不完整数据是指感兴趣的属性没有值.不一致数据则是数据内涵出现不一致的情况。 为了更好的论述什么是噪声数据处理,给出了两种噪声数据处理的算法：在属性级别上处理噪声数据的数据清洗算法和一种改进的应用于噪声数据中的KNN算法。 关键词：噪声数据噪声数据处理数据清洗KNN算法 1.概述 噪声数据（noisy data）就是无意义的数据（meaningless data）。这个词通常作为损坏数据（corrupt data）的同义词使用。但是,现在它的意义已经扩展到包含所有难以被机器正确理解和翻译的数据,如非结构化文本。任何不可被创造它的源程序读取和运用的数据,不管是已经接收的、存储的还是改变的,都被称为噪声。 噪声数据未必增加了需要的存储空间容量,相反地,它可能会影响所有数据挖掘（data mining）分析的结果。统计分析可以运用历史数据中收集的信息来清除噪声数据从而促进数据挖掘。 引起噪声数据（noisy data）的原因可能是硬件故障、编程错误或者语音或光学字符识别程序（OCR）中的乱码。拼写错误、行业简称和俚语也会阻碍机器读取。 噪声数据处理是数据处理的一个重要环节,在对含有噪声数据进行处理的过程中,现有的方法通常是找到这些孤立于其他数据的记录并删除掉,其缺点是事实上通常只有一个属性上的数据需要删除或修正,将整条记录删除将丢失大量有用的、干净的信息。在数据仓库技术中,通常数据处理过程应用在数据仓库之前,其目的是提高数据的质量,使后继的联机处理分析(OLAP)和数据挖掘应用得到尽可能正确的结果。然而,这个过程也可以反过来,即利用数据挖掘的一些技术来进行数据处理,提高数据质量。