使用AutoStatisticUser时出问题

cldonkey 2014-03-29 01:05:19
我在写一个关于在java服务器下,操作数据库将ResultSet结果集中的数据导入到Excel表中程序。完全借用了别人的代码,我是在database.java中创建了此函数代码如下public static boolean DB2Excel(ResultSet rs, String fileName) {
boolean flag = false;
WritableWorkbook workBook = null;
WritableSheet sheet = null;
Label label = null;

try {
// 创建Excel表
String path = AutoStatisticUser.class.getResource("").getPath()
+ fileName;
workBook = Workbook.createWorkbook(new File(path));
// 创建Excel表中的sheet
sheet = workBook.createSheet("First Sheet", 0);
// 向Excel中添加数据
ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();
int columnCount = rsmd.getColumnCount();
String columnName = null;
int row = 0;
// 添加标题
for (int i = 0; i < columnCount; i++) {
columnName = rsmd.getColumnName(i + 1);
label = new Label(i, row, columnName);
System.out.println("标题:" + i + "---" + row + "---"
+ columnName);
sheet.addCell(label);
}
row++;
System.out.println("写入标题成功");
while (rs.next()) {
for (int i = 0; i < columnCount; i++) {
label = new Label(i, row, rs.getString(i + 1));
System.out.println("标题:" + i + "---" + row + "---"
+ rs.getString(i + 1));
sheet.addCell(label);
}
row++;
}
System.out.println("写入内容成功");
// 关闭文件
workBook.write();
System.out.println("数据成功写入Excel");
flag = true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
workBook.close();
} catch (Exception e2) {
e2.printStackTrace();
}
}
return flag;
}
但是在创建excel的那段代码会出错如图。不知哪位大神知道,请给小弟说下
...全文
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cldonkey 2014-04-02
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接着来,自己完善掉。但愿给后来人有点帮助。File fiel1=new FIle("."); path=fileName+file1;
cldonkey 2014-04-01
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好吧,对于这样的问题。我还是自己努力解决了。就当是给自己做个笔记,为后来人做个参考。下面都是自己个人见解: 首先,这段代码调用这个类以及后面的函数,目的就是为了创建文件保存的路径。我怎么修改的呢。 String path = AutoStatisticUser.class.getResource("").getPath() + fileName; 修改成了:(下个回复写,竟然把代码拷贝错了明天写)
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你程序里没有这个类 当然会报这个错啊
cldonkey 2014-03-31
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人呢···················
cldonkey 2014-03-29
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自己先给自己顶起,来人 啊。大神何处去了
基于二阶盲源分离方法执行模态识别研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于二阶盲源分离方法执行模态识别的研究展开,重点介绍了利用Matlab代码实现该方法的技术路径与应用。文中详细阐述了盲源分离在信号处理中的原理及其在模态参数识别中的优势,适用于复杂系统中难以直接获取模态信息的场景。通过仿真算例验证了该方法在分离混合信号、提取系统固有频率和阻尼比等方面的可行性与有效性。同时,文档还提供了完整的Matlab代码资源及相关技术背景,涵盖信号去噪、特征提取、稳定性分析等内容,帮助读者深入理解和复现研究成果。 适合人群:具备一定信号处理和振动分析基础,熟悉Matlab编程,从事机械、土木、电气或自动化等领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。 使用场景及目标:①应用于结构健康监测、故障诊断、系统辨识等需要从混合响应信号中提取模态参数的实际工程问题;②为相关领域科研人员提供可复现的算法模板和技术参考,推动盲源分离方法在模态分析中的创新应用。 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段调试运行,理解每一步的信号处理流程,并尝试将其应用于实际数据或扩展至其他类型的盲源分离算法研究中,以加深对方法本质的理解与掌握。

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