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数据库类论文范文文献,与机械工程学院毕业文撰写规范相关论文目录怎么自动生成
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核封装了包括最新扩展的大部分OpenGL功能,提供诸如剔除和排序的渲染优化功能,同样提供能快速开发高性能图形应用程序的一整套补充库.应用程序开发者可以更关心实质性内容和如何操控这些它们,而不再是底层的代码数据装载:为了读入和写出数据库,有一个数据库的支持库(osgDB)增加了通过后缀名动态插件机制,从而支持大量数据格式,目前的发布版本有55种单独的插件支持3D数据和图像格式的装载.
节点工具箱:这个场景图同样有一套节点工具集,它们是可以在你的应用程序中编译或者在运行时装载的独立库,它们增加支持粒子系统(osgParticle),高质量抗锯齿文本(osgText),特效框架结构(osgFX),阴影框架结构(osgShadow),交互控制(osgManipulator),与虚拟仿真相关的效果(osgSim).
可移植性:场景图的内核已经被设计成尽量少的依赖具体的平台,很少的部分超出了标准C++程序和OpenGL.这就使得这个场景图可以快速移植到大部分系统中.
3,OpenGL
OpenGL(全写OpenGraphicsLibrary)是个定义了一个跨编程语言,跨平台的编程接口的规格,它用于三维图象(二维的亦可).OpenGL是个专业的图形程序接口,是一个功能强大,调用方便的底层图形库.
OpenGL是一个开放的三维图形软件包,它独立于窗口系统和操作系统,以它为基础开发的应用程序可以十分方便地在各种平台间移植,OpenGL可以与VisualC++紧密接口,便于实现机械手的有关计算和图形算法,可保证算法的正确性和可靠性,OpenGL使用简便,效率高.它具有七大功能:
建模:OpenGL图形库除了提供基本的点,线,多边形的绘制函数外,还提供了复杂的三维物体(球,锥,多面体,茶壶等)以及复杂曲线和曲面绘制函数.
变换:OpenGL图形库的变换包括基本变换和投影变换.基本变换有平移,旋转,变比镜像四种变换,投影变换有平行投影(又称正射投影)和透视投影两种变换.其变换方法有利于减少算法的运行时间,提高三维图形的显示速度.
颜色模式设置:OpenGL颜色模式有两种,即RGBA模式和颜色索引(ColorIndex).
光照和材质设置:OpenGL光有辐射光(EmittedLight),环境光(AmbientLight),漫反射光(DiffuseLight)和镜面光(SpecularLight).材质是用光反射率来表示.场景(Scene)中物体最终反映到人眼的颜色是光的红绿蓝分量与材质红绿蓝分量的反射率相乘后形成的颜色.
纹理映射(TextureMapping).利用OpenGL纹理映射功能可以十分逼真地表达物体表面细节.
位图显示和图象增强图象功能除了基本的拷贝和像素读写外,还提供融合(Blending),反走样(Antialiasing)和雾(fog)的特殊图象效果处理.以上三条可使被仿真物更具真实感,增强图形显示的效果.
双缓存动画(DoubleBuffering)双缓存即前台缓存和后台缓存,简言之,后台缓存计算场景,生成画面,前台缓存显示后台缓存已画好的画面.
此外,利用OpenGL还能实现深度暗示(DepthCue),运动模糊(MotionBlur)等特殊效果.从而实现了消隐算法.
4,MongoDB
mongoDB,分布式文档存储数据库,由C++语言编写,旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案[1].
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.它支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型[2].
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Mongo最大的特点是支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引.
MongoDB服务端可运行在Linux,Windows或IOS平台,支持32位和64位应用,默认端口为27017.推荐运行在64位平台,因为MongoDB在32位模式运行时支持的最大文件尺寸为2GB[3].
面向集合存储,易存储对象类型的数据.模式自由.支持动态查询.支持完全索引,包含内部对象.支持查询.支持复制和故障恢复.使用高效的二进制数据存储,包括大型对象(如视频等).自动处理碎片,以支持云计算层次的扩展性.支持RUBY,PYTHON,JAVA,C++,PHP,C#等多种语言.文件存储格式为BSON(一种JSON的扩展).可通过网络访问.
2.拟采取的研究方法,技术路线,实施方案及可行性分析
研究方法
本课题基于MongoDB气象数据渲染系统选取线性顺序开发模型予以实施.主要包括:收集资料,分析,设计,编码,测试和运行这几个阶段.
收集资料:了解当前国内外对于气象数据可视化的研究,并了解其相关原理及所用的技术.
分析阶段:深入研究目前关于气象数据可视化的主流技术,找到高效可靠的设计方案.并分析其可行性.
设计阶段:进行概要设计和细节设计,主要任务是该气象数据渲染系统的整体构架设计,业务功能逻辑设计以及模块内部具体功能实现的设计,
将系统模块化,设计每个模块的接口.
开发阶段:根据前期需求分析的内容和选定的技术方案编写代码,完成系统每个模块的实现,
测试阶段:首先对系统每个模块测试,然后将模块组合,再进行测试.
运行,维护阶段:保证开发的系统能正常运行,排除运行中的问题.同时优化系统,满足预期要求.
技术路线,实施方案
本课题的研究主要采取"收集--分析--设计与编码--测试--改进"的方案.
收集目前国内外关于气象数据可视化的文档资料,分析研究其所用到的各种技术的各自优势,选择合适的技术进行开发.
分析研究气象数据渲染系统功能及性能需求,确定系统采用的框架,并将系统模块化,设计模块间的接口.
基于MFC的框架,采用C++语言,及MongoDB,RTree索引,OpenGL,多线程,OpenSceneGraph等技术对系统进行设计和实现.
测试,分析系统运行的性能及稳定性,适当地提出改进方案.
可行性分析
本课题采用C/S两层结构.服务器端(也即基于MongoDB分布式的数据库环境)用于存储气象数据.客户端分为三类:第一类是传感器数据接入端,专门负责传感器数据接入,并将气象数据划分存储在服务器端的数据库,第二类是索引构建端,专门负责数据库中临时数据的时空索引的构建,第三类是气象数据模拟终端(也即应用终端).
该系统主要围绕两个模块设计(一):采用分布式存储,基于时空R树管理的数据管理模块.采用MongoDB分布式管理的云存储,时空双重索引,时空双向游程数据压缩,(二):基于OpenSceneGraph和MFC的多线程渲染模块.气象数据到场景数据的转化,八叉树支持下的多细节层次管理,多粒度支持下的气象数据自适应调度,语义映射的气象信息自适应可视化.每个模块都在可控的范围之内,而且关键技术在目前都有很多的成功实例.
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.它支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型.
Mongo最大的特点是支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引.R树是GUTTMAN于1984年提出的最早支持扩展对象存取方法之一,也是目前应用最为广泛的一种空间索引结构.许多商用空间数据库系统,如MapInfoSpatialWaro和OracleSpatial等均提供对R树的支持,开放源码系统PostgreSQL也实现了R树.近二十多年来,许多学者致力于R树的研究,在R树的基础上衍OpenSceneGraph是一个开放源码,跨平台的图形开发包,它为诸如飞行器仿真,游戏,虚拟现实,科学计算可视化这样的高性能图形应用程序开发而设计.
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