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選擇在正確的時間正確的二進制指標

9 优化指标和满意度指标

最后再举一个例子,假设你正在设计一个硬件设备,该设备可以根据用户设置的特定“唤醒词”来唤醒系统,类似于Amazon Echo 监听词为 “Alexa”,苹果(Apple) Siri 监听词为 “Hey Siri”,安卓(Android) 监听词为 “Okay Google”,以及百度(Baidu)应用监听 “Hello Baidu.” 我们关心的是假正例率(false positive rate)—— 用户没有说出唤醒词,系统却被唤醒了,以及假反例率(false negative rate)——用户说出了唤醒词,系统却没能正确被唤醒。这个系统的一个较为合理的优化对象是最小化假反例率(优化指标),同时受到每24小时不超过一次误报的约束(满意度指标)。

使用 Application Insights 监视和调试 Azure Batch .NET 应用程序

或者,配置 Batch 解决方案以在 Batch Explorer 中显示 Application 選擇在正確的時間正確的二進制指標 Insights 数据,例如 VM 性能计数器。 Batch Explorer 選擇在正確的時間正確的二進制指標 是一个功能丰富的免费独立客户端工具,可帮助创建、调试和监视 Azure Batch 应用程序。 下载适用于 Mac、Linux 或 Windows 的安装包。 有关在 Batch Explorer 中启用 Application Insights 数据的快速步骤,请参阅 batch-insights 選擇在正確的時間正確的二進制指標 存储库。

Application Insights 资源。 使用 Azure 门户创建一个 Application Insights 资源。 为“应用程序类型”选择“常规”。

从 Azure 门户中复制检测密钥。 稍后将需要此值。

Application Insights 中存储的数据可能会产生费用。 这包括本文中所述的诊断和监视数据。

将 Application Insights 添加到项目

项目需要 Microsoft.ApplicationInsights.WindowsServer NuGet 包及其依赖项。 请将其添加或还原到应用程序的项目。 若要安装此包,请使用 Install-Package 命令或 NuGet 包管理器。

使用 Microsoft.ApplicationInsights 命名空间从 .NET 应用程序引用 Application 選擇在正確的時間正確的二進制指標 Insights。

若要检测代码,解决方案需要创建 Application Insights TelemetryClient。 在本示例中,TelemetryClient 将从 選擇在正確的時間正確的二進制指標 ApplicationInsights.config 文件加载其配置。 请务必使用 Application Insights 检测密钥更新以下项目中的 ApplicationInsights.config:Microsoft.Azure.Batch.Samples.TelemetryStartTask 和 TopNWordsSample。

此外,请在 TopNWords.cs 選擇在正確的時間正確的二進制指標 文件中添加该检测密钥。

TopNWords.cs 中的示例通过 Application Insights 選擇在正確的時間正確的二進制指標 API 使用以下检测调用:

  • TrackMetric() - 跟踪某个计算节点下载所需文本文件平均花费的时间。
  • TrackTrace() 選擇在正確的時間正確的二進制指標 - 将调试调用添加到代码。
  • TrackEvent() - 跟踪要捕获的相关事件。

本示例有意遗漏了异常处理。 相反,Application Insights 会自动报告未经处理的异常,从而显著改善了调试体验。

Azure Batch 遥测初始化表达式帮助器

报告给定服务器和实例的遥测数据时,Application Insights 使用 Azure VM 角色和 VM 名称作为默认值。 本示例演示如何在 Azure Batch 的上下文中改用池名称和计算节点名称。 使用遥测初始化表达式重写默认值。

为了启用遥测初始化表达式,TopNWordsSample 项目中的 選擇在正確的時間正確的二進制指標 ApplicationInsights.config 文件包含以下值:

更新作业和任务,以包含 Application Insights 二进制文件

为使 Application Insights 在计算节点上正常运行,请务必正确放置二进制文件。 将所需的二进制文件添加到任务的资源文件集合,以便在执行任务时下载这些文件。 以下代码片段类似于 Job.cs 中的代码。

首先,创建要上传的 Application Insights 文件的静态列表。

FileToStage 方法是代码示例中的帮助器函数,用于将文件从本地磁盘轻松上传到 Azure 存储 Blob。 稍后每个文件将下载到计算节点,并由任务引用。

最后,将任务添加到作业,并包含所需的 Application Insights 二进制文件。

在 Azure 门户中查看数据

将作业和任务配置为使用 Application Insights 后,请在池中运行示例作业。 导航到 Azure 门户,并打开预配的 Application Insights 资源。 预配池后,应会开始看到数据流动并被记录。 本文的余下内容只会讨论几项 Application Insights 功能,读者可以任意探索整个功能集。

查看实时流数据

若要查看 Application Insights 资源中的跟踪日志,请单击“实时流”。 以下屏幕截图显示如何查看来自池中计算节点的实时数据,例如每个计算节点的 CPU 使用率。

Screenshot of live stream compute node data.

查看跟踪日志

若要查看 Application Insights 選擇在正確的時間正確的二進制指標 资源中的跟踪日志,请单击“搜索”。 此视图显示 Application Insights 捕获的诊断数据列表,包括跟踪、事件和异常。

Screenshot showing logs for a single trace.

查看未经处理的异常

Application Insights 记录应用程序中引发的异常。 在本例中,在应用程序引发异常后的几秒钟内,即可深入到特定的异常并诊断问题。

Screenshot showing unhandled exceptions.

测量 Blob 下载时间

  1. 在 Application Insights 资源中,单击“指标资源管理器”>“添加图表”。
  2. 在添加的图表上单击“编辑”。
  3. 按如下所示更新图表详细信息:
    • 将“图表类型”设置为“网格”。
    • 将“聚合”设置为“平均”。
    • 将“分组依据”设置为“NodeId”。
    • 在“指标”中,选择“自定义”>“Blob 下载时间(秒)”。
    • 根据偏好调整“调色板”的显示。

Screenshot of a chart showing blob download time per node.

连续监视计算节点

你可能已注意到,仅当任务运行时,才会记录所有指标,包括性能计数器。 此行为很有用,因为它会限制 Application Insights 记录的数据量。 但是,在某些情况下,我们希望一直监视计算节点。 例如,计算节点可能在运行未由 Batch 服务计划的后台工作。 在这种情况下,可设置为在计算节点的整个生命周期内都要运行某个监视进程。

实现此行为的方法之一是生成一个加载 Application Insights 库并在后台运行的进程。 在本示例中,启动任务在计算机上加载二进制文件,并使某个进程无限期运行。 将此进程的 Application Insights 配置文件配置为发出所需的附加数据,例如性能计数器。

限制和示例数据

由于生产环境中运行的 Azure Batch 应用程序的大规模性,你可能想要限制 Application Insights 收集的数据量,以控制成本。 请参阅在 Application Insights 中采样,了解一些可以实现此目的的机制。

CN107451562A - 一种基于混沌二进制引力搜索算法的波段选择方法 - Google Patents

Publication number CN107451562A CN107451562A CN201710643734.5A CN201710643734A CN107451562A CN 107451562 A CN107451562 A CN 107451562A CN 201710643734 A CN201710643734 A CN 201710643734A CN 107451562 A CN107451562 A CN 107451562A Authority CN China Prior art keywords mrow particle msub msubsup band Prior art 選擇在正確的時間正確的二進制指標 date 2017-07-31 Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis 選擇在正確的時間正確的二進制指標 and makes no representation as to the accuracy of the status listed.) Granted Application number CN201710643734.5A Other languages English ( en ) Other versions 選擇在正確的時間正確的二進制指標 CN107451562B ( zh Inventor 叶志伟 杨娟 王明威 张旭 陈宏伟 刘伟 王春枝 苏军 Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.) Hubei University of Technology Original Assignee Hubei University of Technology Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.) 2017-07-31 Filing date 2017-07-31 Publication date 2017-12-08 2017-07-31 Application filed by Hubei University of Technology filed Critical Hubei University of Technology 2017-07-31 Priority to CN201710643734.5A priority Critical patent/CN107451562B/zh 2017-12-08 Publication of CN107451562A publication Critical patent/CN107451562A/zh 2020-04-24 選擇在正確的時間正確的二進制指標 選擇在正確的時間正確的二進制指標 選擇在正確的時間正確的二進制指標 Application granted granted Critical 2020-04-24 Publication of CN107451562B publication Critical patent/CN107451562B/zh Status Active legal-status Critical Current 2037-07-31 Anticipated expiration legal-status Critical

如何正确选择微波测试电缆

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任何一个DUT都位于信号发生器和分析仪之间,而连接DUT和仪器之间的桥梁就是测试附件或测试系统。千万不要忽视这些测试附件,有条件时,最好能固化这些测试附件使之成为一个标准化的测量系统。仪器供应商在提供整机时,最多会提供到与仪器的最高工作频率相符的测试电缆。而在真正的测试过程中,会遇到各种不同的情况而需要采用不同的附件,所有这些附件都会影响到测量结果的准确性,这就需要测试者对相关的测试附件有深入的了解。

在选择测试系统中电缆的规格时,除了要考虑插入损耗和VSWR以外,电缆的稳定性一定要好。 在射频和微波频段,常用的电缆分为半刚性电缆,半柔性电缆和柔性编织电缆等三种。柔性电缆作为一种“测试级”的电缆。相对于半刚性和半柔性的电缆,柔性电缆的成本相对昂贵,这是因为柔性电缆在设计时要顾及的因素更多。柔性电缆要易于多次弯曲而且还能保持性能,这是作为测试电缆的最基本要求。柔软和良好的电指标是一对矛盾,也是导致成本升高的主要原因。柔性电缆必须保持在弯曲条件下幅度和相位的稳定。通常来说,单股内导体的电缆有利于幅度的稳定;多股内导体的电缆有利于相位的稳定,可见仅这二项指标就难以二全了。GORE凭借多年来对柔性测试电缆核心材料低密度PFFE (e-PTFE, 膨体聚四氟乙烯,介电常数低至1.3)技术的掌握和应用, 以及创新的无间隙内铠装的工艺,成功实现了铠装测试电缆电气性能和机械性能的完美结合,在大幅延长测试电缆使用寿命的同时,也保留了GORE电缆惯有的优良和稳定的电指标,同时也保留了极轻的重量和超柔性。

要注意观察接头和电缆连接部位的工艺,这会影响到电缆的使用寿命。 在这个部位,传统的电缆和接头之间有一个硬接触点,很容易造成电缆的断裂,这也是大部分测试工程师在使用传统测试电缆测试过程中最头疼的问题,而这并不是简单采用热缩套管就可以解决的,因为这种硬接触点的断裂往往是测试电缆在频繁弯折后,张力通过电缆传导到硬接触点,造成硬接触点老化而断裂。传统不带铠装的柔性测试电缆自不用说,由于没有铠装层的保护,即使在电缆和接头连接处采用增强型的热缩套管也不能有效延长测试电缆的使用寿命;而传统的铠装电缆由于铠装层之间以及铠装层和信号传输层之间有间隙,张力还是会在电缆弯折后传导到硬接触点,造成电缆在使用一段时间后指标发生跳变。为了有效解决以上传统测试电缆在实际应用中遇到的问题,GORE无间隙紧密内铠设计使得电缆在弯折的情况下,由弯折带来的张力和扭力会尽可能平均分布到电缆机械铠装层,以减少对硬接触点以及信号传输层的影响,从而实现稳定的电气指标及延长使用寿命。

接头的材料也是决定测试电缆寿命的主要因素 ,一般来说,采用铜外导体的接头的使用寿命不如不锈钢材料。在满足力矩的前提下,前者的寿命是500次,后者是5000次。这项指标的定义是在到了寿命后,接头的出厂指标开始下降,而不是说这个接头就要报废了。正常情况下,电缆接头的寿命要远大于上述指标。 针对需要频繁插拔的生产测试环境,转接头的应用是值得推荐的 简单来说,针对相对静止的互联方案,不需要频繁插拔和弯折的情况下,推荐选择普通不带铠装的测试电缆,而针对大批量生产测试或繁重的实验室测试, 铠装电缆从长期的角度来看总是性价比最好的选择。

特性阻抗

“特性阻抗”是射频电缆、接头和射频电缆组件中最常提到的指标。最大功率传输、最小信号反射都取决于电缆的特性阻抗和系统中其它部件的匹配。如果阻抗完全匹配,则电缆的损耗只有传输线的衰减,而不存在反射损耗。电缆的特性阻抗(Z0)与其内外导体的尺寸之比有关,同时也和填充介质的介电常数有关。由于射频能量传输的“趋肤效应”,与阻抗相关的重要尺寸是电缆内导体的外径(d)和外导体的内径(D):
Z0(Ω) = (138 /√ε) × (log D/d)
绝大部分应用于通信领域的射频电缆的特性阻抗是50Ω;在广播电视中则会用到75Ω的电缆。

驻波比(VSWR/回波损耗
电缆组件中的阻抗变化将会引起信号的反射,这种反射会导致入射波能量的损失。测试电缆组件之间的连接和电缆/接头之间的连接是产生反射损耗的主要原因。由于制造的原因,电缆在某些特定的频点上也会产生一些VSWR突变.反射的大小可以用电压驻波比(VSWR)来表达,其定义是入射和反射电压之比。VSWR越小,说明电缆生产的一致性越好。VSWR的等效参数是反射系数或回波损耗。 典型的微波电缆组件的VSWR在1.1到1.5之间,换算成回波损耗为26.4至14dB,即入射功率的传输效率为99.8%至96%。匹配效率的含义是,如果输入功率为100W,在VSWR为1.33时,输出功率为98W,即2W被反射回来。

衰减(插入损耗)
电缆的衰减是表示电缆有效的传送射频信号的能力,它由介质损耗、导体(铜)损耗和辐射损耗三部分组成。大部分的损耗转换为热能。导体的尺寸越大,损耗越小;而频率越高,则介质损耗越大。因为导体损耗随频率的增加呈平方根的关系,而介质损耗随频率的增加呈线性关系,所以在总损耗中,介质损耗的比例更大。另外,温度的增加会使导体电阻和介质功率因素的增加,因此也会导致损耗的增加。 对于测试电缆组件,其总的插入损耗是接头损耗、电缆损耗和失配损耗的总和。在测试电缆组件的使用中,不正确的操作也会产生额外的损耗。例如,对于编织电缆,弯曲也会增加其损耗。每种电缆都有最小弯曲半径的要求。 在选择电缆组件时,应先确定系统最高频率时可接受的损耗值,然后再根据这个损耗值来选择尺寸最小的电缆。

传播速度
电缆的传播速度是指信号在电缆中传输的速度和光速的比值,和介质的介电常数的根号呈反比关系:
Vp = (選擇在正確的時間正確的二進制指標 1/√ε )×100 ,由上式可见介电常数(ε)越小,则传播速度越接近光速,所以低密度介质的电缆其插入损耗更低。(GORE MINI-CP测试电缆的介电常数低至1.3 )

弯曲时的相位稳定性
弯曲-相位稳定性是衡量电缆在弯曲时的相位变化。在使用过程中的弯曲将会影响到插入相位。减少弯曲半径或增加弯曲角度都会增加相位的变化。同样,弯曲次数的增加也会导致相位变化的增加。而增加电缆直径/弯曲直径之比则会减少相位的变化。相位变化和频率基本上呈线性关系。低密度介质电缆的相位稳定性会明显优于实心介质电缆。