用对象——关系数据模型进行多媒体数据建模
多媒体习题与答案(1)
第1章多媒体计算机和虚拟现实技术概论一、单选题1. 请根据多媒体的特性判断以下（）属于多媒体的范畴。
（１）交互式视频游戏（２）有声图书（３）彩色画报（４）立体声音乐A.（1）B.（1）、（2）C.（1）、（2）、（3）D.全部2．要把一台普通的计算机变成多媒体计算机要解决的关键技术是（）。
（１）视频音频信号的获取（２）多媒体数据压缩编码和解码技术（３）视频音频数据的实时处理和特技（４）视频音频数据的输出技术A.（1）（2）（3）B.（1）（2）（4）C.（1）（3）（4）D. 全部3．国际标准MPEG—II采用了分层的编码体系，提供了四种技术，它们是（）。
（1）空间可扩展性；信噪比可扩充性；框架技术；等级技术。
（2）时间可扩充性；空间可扩展性；硬件扩展技术；软件扩展技术。
（3）数据分块技术；空间可扩展性；信噪比可扩充性；框架技术。
（4）空间可扩展性；时间可扩充性；信噪比可扩充性；数据分块技术。
A.（1）B.（2）C.（3）D.（4）4．多媒体技术未来发展的方向是（）。
（1）高分辨率，提高显示质量。
（2）高速度化，缩短处理时间。
（3）简单化，便于操作。
（4）智能化，提高信息识别能力。
A.（1）、（2）、（3）B.（1）、（2）、（4）C.（1）、（3）、（4）D.全部5．多媒体技术的主要特性有( )。
A.多样性、集成性、可扩充性B.集成性、交互性、可扩充性C.多样性、集成性、交互性D.多样性、交互性、可扩充性6．在计算机发展的初期，人们用来承载信息的媒体是（）。
A．数值B．文字C．声音D．图形和图像7．虚拟现实技术（Virtual Reality，简称VR技术），是（）才兴起的一门崭新的综合性信息技术。
A．19世纪初B．19世纪末C．20世纪初D．20世纪末二、多选题1．多媒体计算机中的媒体信息是指( )。
A．数字、文字B．声音、图形C．动画、视频D．图像2．高清晰度电视（HDTV）的特点有（）。
多媒体系统的数据模型
包括视频会议、在线教育、数字电视等应用场 景，通过压缩和编码技术可以大大减少视频数 据的存储空间和传输带宽需求。
音频处理
包括语音识别、音乐播放等应用场景，通过压 缩和编码技术可以大大减少音频数据的存储空 间和传输
云计算在多媒体系统中的应用
云计算的分布式存储和计算能力为多媒体系统提供了强大的支持，可以实现大规 模数据的存储、处理和传输，提高系统的性能和可靠性。
随着计算机技术的发展，开始出现计算机多媒体系统，并广泛应用于教 育、娱乐、商业等领域。
近年来，随着网络技术和云计算技术的发展，云端多媒体系统也逐渐成 为研究的热点。云端多媒体系统能够实现高效的资源共享和协同工作， 提供更加便捷的服务。
多媒体系统的应用领域
教育领域
多媒体系统可以用于制作电子教案 、在线课程、模拟实验等，提高教 学效果和学习体验。
域。
案例三：音频压缩编码的应用
总结词
音频压缩编码是一种将音频数据进行压缩的技术，它可 以减少音频数据的存储空间和传输带宽，同时保持音频 的质量和清晰度。
详细描述
音频压缩编码通常采用线性预测编码技术和变换编码技 术，通过消除音频数据中的时间冗余和空间冗余，实现 音频数据的压缩。经过压缩编码的音频数据可以存储在 光盘、硬盘等存储介质中，或者通过卫星、网络等传输 媒介进行传输。音频压缩编码的应用非常广泛，包括音 乐播放器、语音识别系统、电话通信等领域。
的快速搜索和过滤。
音频检索系统
03
利用音频特征进行检索，如音调、节奏、声音类型等，可实现
音频的快速搜索和过滤。
04
多媒体数据的压缩与编 码
压缩与编码的基本原理
压缩与编码的定义
压缩是指将原始数据转换为更短的形式，以减少存储空间和传输 带宽；编码则是将压缩后的数据转换为可被计算机处理的形式。
数据建模方法
数据建模方法数据建模是指通过对现实世界的数据进行抽象和描述，从而构建出能够反映现实世界特征的模型。
在当今信息爆炸的时代，数据建模方法成为了数据分析领域中不可或缺的一部分。
本文将介绍数据建模的基本概念、常用方法以及应用场景，希望能够为读者提供一些有益的参考。
数据建模的基本概念。
数据建模的基本概念包括数据抽象、数据描述和模型构建。
数据抽象是指从海量的现实世界数据中提取出与问题相关的特征，将其进行简化和概括。
数据描述是指对抽象后的数据进行详细的描述和分析，包括数据的分布、相关性等特征。
模型构建是指基于数据的抽象和描述，构建出能够反映数据特征的数学模型。
常用的数据建模方法。
常用的数据建模方法包括统计建模、机器学习和深度学习等。
统计建模是指基于统计学原理构建模型，常用的方法包括线性回归、逻辑回归、决策树等。
机器学习是指利用计算机算法构建模型，常用的方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
深度学习是机器学习的一个分支，主要应用于大规模数据和复杂模式识别，常用的方法包括卷积神经网络、循环神经网络等。
数据建模的应用场景。
数据建模在各个领域都有着广泛的应用，比如金融领域的信用评分模型、医疗领域的疾病诊断模型、电商领域的推荐系统模型等。
通过数据建模，可以帮助企业和组织更好地理解和利用数据，从而提高决策的准确性和效率。
总结。
数据建模是数据分析领域中的重要组成部分，通过对现实世界的数据进行抽象和描述，构建出能够反映数据特征的模型。
在实际应用中，我们可以根据具体问题选择合适的数据建模方法，并结合领域知识和实际数据进行建模分析，从而得出有益的结论和预测。
希望本文能够为读者对数据建模有更深入的了解和认识。
使用UML进行软件系统数据建模与关系分析
使用UML进行软件系统数据建模与关系分析在软件开发过程中，数据建模和关系分析是非常重要的环节。
通过使用统一建模语言（UML），开发人员可以更好地理解和描述软件系统中的数据结构和各个组件之间的关系。
本文将介绍使用UML进行软件系统数据建模和关系分析的基本原理和方法。
一、UML简介统一建模语言（UML）是一种用于软件系统建模的标准化语言。
它提供了一套图形符号和规则，用于描述软件系统的结构、行为和交互。
UML包括多种图形表示法，如用例图、类图、时序图等，每种图形都有其特定的用途和表达能力。
二、数据建模数据建模是软件系统开发过程中的一个重要步骤，它用于描述系统中的数据结构和数据之间的关系。
在UML中，常用的数据建模图是类图。
类图用于表示系统中的类、属性和方法，以及它们之间的关系。
在类图中，一个类通常由一个矩形表示，矩形中包含类的名称、属性和方法。
属性用于描述类的特征，方法用于描述类的行为。
类之间的关系可以用不同的箭头表示，如继承关系、关联关系、聚合关系等。
通过使用类图，开发人员可以清晰地了解系统中的数据结构和各个类之间的关系。
类图还可以用于生成代码、进行系统设计和进行系统分析等。
三、关系分析关系分析是软件系统开发过程中的另一个重要步骤，它用于分析系统中各个组件之间的关系。
在UML中，常用的关系分析图包括用例图、时序图和活动图等。
用例图用于表示系统的功能和用户之间的关系。
在用例图中，一个用例通常由一个椭圆形表示，椭圆形中包含用例的名称和描述。
用例之间的关系可以用不同的箭头表示，如包含关系、扩展关系、泛化关系等。
时序图用于表示系统中各个组件之间的交互顺序。
在时序图中，每个组件通常由一个竖直的虚线表示，虚线上方是组件的名称，虚线下方是组件的行为。
组件之间的交互可以用不同的箭头表示，如消息传递、同步调用、异步调用等。
活动图用于表示系统中各个组件之间的流程和行为。
在活动图中，每个组件通常由一个矩形表示，矩形中包含组件的名称和行为。
地理信息系统名词解释
名词解析1.地理系统、地理信息流、地球空间信息学:地理系统: 指某一个特定时间和特定空间的, 由两个以上相互区别又相互联系、相互制约的地理要素或过程所组成, 并具有特定的功能和行为, 与外界环境相互作用, 并能自动调节和具有自组织功能的整体。
地理信息流：它是由于物质和能量在空间分布上存在着不平衡现象所产生的, 它依附于物质流和能量流而存在, 也是物质流和能量流的性质、特性和状态的表征和知识。
它是地理系统的纽带, 有了它地理系统才能运转。
地球空间信息学：采用以3S技术为代表的空间信息技术、计算机技术和现代通信技术为主要手段, 研究地球空间目标与环境参数信息的获取、分析、管理、存储、传输、显示和应用的一门综合和集成的信息科学与技术。
2.地理实体与地理目标；地理实体: 指自然界、自然现象和社会经济事件中不能再分割的单元, 是一个概括性的、复杂的、具有相对意义的概念或术语。
具有空间特征、属性特征和时间特征。
地理目标：实体在地理数据库中的表示。
地理目标的表示方法随比例尺、目的等情况的变化而变化, 例如, 对于城市这个地理实体, 在小比例尺上可作为一个点目标, 而在大比例尺上将作为一个面目标。
地理目标在地图上是以地图符号的形式来表示的。
3.地理信息和地理数据的联系与区别？地理数据: 是各种地理特征和现象之间的关系的符号化表示, 包括空间位置特征、属性特征和时态特征三个基本特征部分。
地理信息：是有关地理实体和地理现象的性质、特征和运动状态的表征和一切有用的知识, 是与地球表面空间位置相关联的信息, 是地理数据的解释。
联系与区别：信息与数据是不可分离的, 是形与质的关系。
数据是信息的表达、载体；而信息是数据的内涵。
4.数据源与数据集；数据源: GIS的数据源, 是指建立的地理数据库所需的各种数据的来源, 主要包括地图、遥感图像、文本资料、统计资料、实测数据、多媒体数据、已有系统的数据等。
数据集：一个结构化的相关数据的集合体, 包括数据本身和数据间的联系。
需求建模模型中,数据对象建模
需求建模模型中,数据对象建模
数据对象建模是数据库设计一个重要环节，它是把实体描述为数据对象，是不同数据项之
间的关联，是创建概念、现实和本地模型的框架过程。
关系型数据库的建模和设计过程紧
耦合的四个步骤：需求分析、实体-关系建模、非关系型属性设计以及关系表设计。
由于
技术的不断演进，现代数据库设计已经不仅仅是建立表格而且还包括对相关系统的抽象和
解释。
需求分析是数据对象建模的第一步，首先要细致具体地分析用户需求，明确要求，搜集有
用信息。
在数据库设计的开始，应当分析所有实体，向上分析出实体的相关属性，其中可
以定义有效性器和字段的唯一性。
接下来，这种抽象的分析可以确定实体和实体之间的业
务关系，数学模型、物理模型和视觉模型可以采用实体-关系模型，实体的定义、关系的
定义和定义属性可以细分到实体集成数据库模型。
然后，这种实体-关系模型可以将数据
对象建模出来，明确实体之间的业务逻辑关系，定义实体的基本属性，并确定每个实体拥
有的外键和主键。
最后，可以继续完善实体结构，细化实体之间的关联性，并进行设计和维护数据库的相关
操作，最终确定好数据对象建模方案，满足用户的需求。
通过对数据对象的建模，可以让
用户更好的使用数据库，在一定程度上提升数据库的效率，使用户操作变得更加高效便捷。
如何进行软件工程中的数据建模(六)
数据建模是软件工程中非常关键的一环。
它是指对于一个软件系统，通过对数据的分析和抽象，构建出逻辑上合理、规范化的数据模型。
数据模型在软件开发过程中起到了指导和约束的作用，能够有效地帮助开发人员理解和组织系统中的数据。
首先，数据建模的第一步是需求分析。
在软件开发过程中，了解用户需求是至关重要的。
通过与用户的沟通和访谈，我们可以确定用户对数据的操作需求以及对数据的要求。
例如，用户可能需要对数据进行增删改查操作，需要查询数据的特定属性，还可能有对数据安全性的要求。
通过充分了解用户需求，我们可以为后续的数据建模和设计提供清晰的方向。
接下来，我们需要进行数据分析。
数据分析是指通过对现有数据的调研和分析，了解数据之间的关系和属性，并根据需求对数据进行分类和划分。
在这个过程中，我们可以使用不同的工具和方法来帮助我们理清数据之间的关系。
例如，可以使用ER图（实体-关系图）来描述数据之间的关联，使用类图来描述数据的属性和行为。
通过数据分析，我们可以对系统中的数据有一个清晰的认识，为后续的数据建模提供基础。
然后，我们需要进行数据建模。
在数据建模阶段，我们需要将数据抽象为逻辑上的实体、属性和关系。
实体表示现实世界中的事物，属性表示实体的特征，关系表示实体之间的联系。
根据需求和数据分析的结果，我们可以使用不同的建模方法来对数据进行建模。
例如，可以使用层次模型、关系模型、面向对象模型等。
不同的模型适用于不同的应用场景，我们需要根据具体情况选择合适的模型。
在进行数据建模时，我们还需要遵循一些基本原则，如数据的一致性、准确性、完整性等。
此外，数据建模还需要考虑系统的性能和效率。
在设计数据模型时，我们需要考虑数据的存储和访问方式。
例如，可以使用关系数据库来存储数据，使用索引和优化技术来提高数据的访问效率。
此外，还可以使用缓存和分布式存储来提高系统的性能。
通过合理的数据建模和设计，我们可以在系统运行过程中提高数据的处理效率，减少系统的负载。
统计师如何进行数据模型和建模
统计师如何进行数据模型和建模数据模型和建模是统计师在数据分析工作中非常重要的环节。
通过数据模型和建模，统计师可以对数据进行整理、分析和预测，进而为决策者提供可靠的依据。
本文将介绍统计师如何进行数据模型和建模的步骤和方法。
数据模型和建模的步骤通常包括问题定义、数据收集、数据预处理、变量选择、模型构建和模型评估。
首先，问题定义是数据模型和建模的关键步骤。
统计师需要与决策者沟通，明确他们的需求和问题，为后续的数据分析提供明确的目标。
其次，数据收集是构建数据模型的基础。
统计师需要通过各种途径收集与问题相关的数据，包括历史数据、调查数据、实验数据等。
数据的质量和完整性对于建模的结果有着重要影响，因此，统计师还需要对数据进行可靠性和有效性的检查。
数据预处理是数据模型和建模的关键一环。
统计师需要对数据进行清洗、转换和集成，以消除数据中的错误和噪声，并使其适应建模的需求。
数据预处理包括缺失值处理、异常值处理、数据平滑、数据变换等步骤，使得数据更加可靠和合理。
变量选择是建立模型的重要环节。
统计师需要根据问题的特点和数据的特征，选择与问题相关的变量。
变量的选择需要基于领域知识和统计方法进行，以保证模型的有效性和稳定性。
模型构建是数据模型和建模的核心。
统计师可以选择各种建模方法，如线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型等。
在模型构建过程中，统计师需要利用统计软件和编程工具来建立模型，并根据问题的需求进行模型参数估计和模型优化。
最后，模型评估是数据模型和建模的最后一步。
统计师需要对建立的模型进行评估和验证，以确定模型的准确性和可靠性。
评估模型的方法包括拟合度检验、残差分析、交叉验证等，通过这些方法可以评估模型的拟合程度和泛化能力。
综上所述，数据模型和建模是统计师进行数据分析的重要环节。
通过问题定义、数据收集、数据预处理、变量选择、模型构建和模型评估等步骤，统计师可以建立有效的数据模型，并为决策者提供准确的数据分析结果和预测。
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５６ ３
四川师 范大学学报 （ 自然科学版 ）
据库用户的一般数据管理要求都能满足 ． 不足 的是 关系模型不 能直接表示结 构类型数据 和非格式化 类型数据 ， 数据类型表达能力 差 ， 复杂查询功能差 ，
支持长事物能力差 ， 环境应变能力差 ． 基于面 向对象技术 和关系数据 库技术 各 自的 优点和不足 ， 不难想道 ： 在概念级采 用建模 能力强
理想模型 ， 它利用类 的设施 来描述 复杂对象 ， 利用 类中封装的方法来模拟对象 的复杂行为 ， 利用继承 性来实现对象的结构和方法 的重用 ． 面向对象 的 把 技术和数据库技术相结合 ， 立面向对 象的数据 库 建 管理系统 ， 能够支持持久对 象和实现 数据共享 ， 较 好 地满 足 了一 些 特 定 的领 域 （ Ｑ ） 如 的应用 需 求 ． 但这种纯粹 的面 向对象数据库并不支持 Ｓ Ｌ 缺乏 Ｑ， 坚 实 的理论 基 础 ， 术 上也 不 成 熟 ， 通 用性 方 面 技 在
Ｓ ｐ ．２ Ｏ ｅｔ，Ｏ２
Ｖｏ ． ５ Ｎ ． １２ ， ｏ ５
用对 象一 关 系数据模 型进 行 多媒体 数据 建模
苟仕 蓉
（ 四川师范大学 计算机科学学院 ，四川 成 都 ６０ ６ ） １０６
摘要： 通过对 现今常用 的超媒体技术 、 面向对象技术 、 扩展 的关系模型技术 等 ３ 多媒体数 据建 模技术 种
牧稿 日期 ： ０ — ２ ２ ２ ２ ０ —５ Ｏ
作者 简介 ： 苟仕蓉 （９ ４） 女 ． １７－ 。 助教
失去了优势 ， 其应用领域受到很大的限制 ． 关系模型是现今流行 的数据 库系统采 用 的数 据模 型 ， 有 严 谨 的代 数 理 论 和 成 熟 的 技 术 ， 数 它 对
第二层是元素 内部 的检索定位 ， 它是在元素间检索
定位 的基础上 ， 参照多媒体 系统的检索定位方法 而
确定的． 因此 ， 超媒体模型不具有普遍 的代表意义 ， 仅适合于文 献之类 的应用 ， 而这些应 用 的发 展 ， 最 终也受到多媒体系统发展 的限制 ．
面向对象 的数据模 型 以其 丰富 的建模 能力 而 备受欢迎 ， 它是表示结构复杂数据 和多媒体数据 的
继承 ： 特殊类的对象拥有其一般类 的全部属性 和服 务 ， 为 特 殊 类 对 一 般 类 的 继 承 ． 承 关 系 具 称 继 有 传 递性 ． 消息 ： 就是向对象提 出 的服务请 求 ， 通过 消息 可进行对象问的通信 ．
２ 卷 ５
当初 始化一 个对 象时 ， 也需 要从数 据库 中获取数
据 ， 户 建立 在 面 向对 象模 式 上 的请 求 均 被 映射 成 了面 向对象技术 和 关系数 据库 技术 ， 故把 它称 为对 象一关 系数 据模
型， 采用 这 种 模 型 的 系 统 称 为 对 象一 关 系 系 统 ． 这 种 系统 既 支持 被 广 泛 使 用 的 Ｓ Ｌ 又 具 有 面 向对 象 Ｑ，
０ 引言
多媒体数据库 中除包括传统关 系数据库 中的 整数、 实数 和定 长 字 符 等 格 式 化 数 据 ， 包 括 各 种 还 编码的视频、 音频 、 图形、 图像以及 文本等多媒体数 据． 更为复杂 的是 ， 多媒体数 据往往不是其 中的一 种 。 是 几种 的复合 ， 些数 据 涉及 到数据 流、 而 这 定 时、 时间组合 和同步等概念 ， 在信 息表现 时具有 明 显的视觉一听觉 、 静态一运动、 暂时一永久 、 空间一 时间等特性 ， 这些特性在建模时都要考虑 ． 因此 ， 多 媒体数据库的关键问题 ， 是对基于时间的媒体结构
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２Ｏ Ｏ２年 ９月
第２ ５卷
第 ５期
ＩＰｌ 大学学报 （ ￣ 师范 Ｉ 自然科学版 ） Ｊｕｎｌ ｆ ｉ ｕｎＮ ｒａ Ｕ ｉ ｒ №￡ ｃ ａ￣ ｏｒａ ｏ Ｓ ｈａ ｏ ｌ ｎｖ ｓ ｃ ｍ ｅ （ 眦ｄＳｉｘ ） ｅｅ
１ 相 关 研 究 工 作
当前大部分的多媒体 系统中 ， 常是依具体的 通 应用而采用相对合适 的数据模型 ， 中较为流行的 其 有超媒体模 型、 展 了的关 系数据模 型 （ Ｎ ２ 扩 如 Ｆ 模 型） 面向对象 的数据模型【 ． 、 ２ ］ 超媒体模型是在超 文本模型 的基础上发展 起 来的 ， 超媒体模 型也是 由元素和链组 成 ， 中每个 其 元素不再局限于文本 、 图像、 声音等形式 中的一种 ， 而是多种媒体的结合 ． 超媒 体系统 的检索定位方法 分为两层 ： 第一层是元 素与元素之 间的检索定位 ；
的描述 ， 应该使 用一种适合 于查 询、 更新和 表示 的 数据模型来进行多媒体数据建模 ， 该模型能够表示
各种不同媒体数据的构造及其属性 ， 能够指出不 同 媒体之间的相互关系 ， 包括相互之间的信息语义关 系 以及媒 体 特性 之 间 的关 系 ， 别 是媒 体之 间 的时 特
一
空 关系 ＿ Ｉ．
进行分 析 比较 ， 出用对象一 关系建模技术进 行多媒体数 据建模 ， 提 以及 实 现从 面向对 象模 型到关 系 模 型转 换 的算法 ， 并用 实例演示 了这 一过程 ． 关键 词 ： 多媒体数据库 ； 数据模 型 ； 对象一 关系 ；对象 定义语言 中图分 类号 ：Ｐ １ ．３ Ｔ ３ １ １２ 文献标识 码 ： Ａ 文章 编号 ：０ １８９ （０２ Ｃ．５５０ １０ ．３５２ ０ ）Ｉ０３ －５ ５