增量调制

利用 MATLAB 仿真增量调制过程，通过低通滤波器消除量化噪声。通过改变量化间隔，绘制量化间隔与量化噪声比的曲线。仿真结果证实了增量调制方法的有效性和低通滤波器的滤噪效果。

增量频繁模式挖掘在频繁项集挖掘基础上，探究了三种算法，对IUAMAR算法的缺陷进行了分析。结合实际数据，提出了销售数据挖掘的实现。

Oracle RMAN 增量备份挺实用的，是在大型数据库环境下，它能够显著减少备份时间和存储空间。你可以根据需求选择累积增量备份或差异增量备份。累积增量备份会包含自上次完整备份以来所有更改的内容，而差异增量备份则仅包含自上次完整备份以来的更改，效率更高一些。其实，增量备份的使用相当简单，只需要设置好备份策略，用 RMAN 命令执行就行。别忘了，定期清理旧备份和测试恢复也是关键哦！

Matlab开发：基于GNChannel的PAM调制与DDE调制。同时实现带AWGN信道的PAM调制解调器。

这个load_data_incr_sqoop.zip文件，专门为你了一个按天增量抽取 MySQL 数据到 Hive 的方案。对于大数据增量抽取的场景，使用Sqoop进行数据导入是一种常见且高效的方式。通过这个文件，你可以轻松上手，快速部署增量抽取任务，避免全量抽取带来的性能压力。内容实用，尤其适合需要定期同步数据的项目。如果你是做数据的，估计你会觉得这个工具蛮合适的，尤其是对于那些需要 Hive 和 MySQL 之间的复杂数据迁移的情况，效果还是不错的。嗯，文件里包含了详细的代码和配置，使用起来比较简便，基本不需要太多的额外配置，基本就能跑起来。，如果你不太熟悉Sqoop，可以先看看相关文档，

增量数据同步 ETL 脚本案例挺实用的，主要是为了同步源数据中上次操作后新增的数据。比如说，假设你想同步昨天的数据，直接将昨天新增或变化的数据同步就行了。比较方便的是，整个过程不需要同步所有数据，只要增量的数据就行。不过需要注意的是，随着同步次数增多，源数据和目标数据的一致性就有点难保证了。这个过程涉及到一些策略判断，像数据的去重、时间戳的控制等，都挺考验开发者的经验的。如果你刚好在做增量同步的项目，看看这个脚本，应该能帮你节省不少时间。

提供了 am、fm、gmsk、fsk 等调制解调程序代码，经过测试可以使用。

GMSK 调制的 MATLAB 实现挺实用的，是搞无线通信的朋友别错过。comm.GMSKModulator这个工具，用起来比较直观，参数设置清晰，像SymbolTime、RollOffFactor这些都挺常见的。你要是习惯 Simulink，打开gsmk.mdl直接看模块结构也方便，数据源、高斯滤波器、调制器一目了然。再说生成数据那块，randi([0 1],N,1)就能快速搞定，挺顺手。调制搞定了，解调可以后面接comm.GMSKDemodulator继续折腾下去，像加噪声、眼图也都能模拟，搞仿真方便。

备份计划安排如下：凌晨2点进行增量备份，采用累积模式。每周备份安排如下：周日进行0级增量备份，周一至周六进行1级增量备份。备份数据保留策略为14天，支持本地和异地恢复。

针对数据量较大的数据库，单次全量备份耗时较长，因此常常需要结合增量备份策略。Mysql提供了实用的增量备份工具：mysqlbinlog.exe（可在mysql的bin目录找到）。下文详细介绍了如何高效地实施Mysql增量备份。