考务处理

报名- 报名单- 考生名单- 准考证 成绩处理- 统计成绩- 统计分析表- 合格标准- 错误成绩清单- 考生名册- 不合格报名单- 考生通知单

分层DFD实例一个简单的考务处理系统功能描述： (1)对考生送来的报名单进行检查; (2)对合格的报名单编好准考证号后将准考证送给考生，并将汇总后的考生名单送给阅卷站; (3)对阅卷站送来的成绩单进行检查，并根据考试中心制定的合格标准审定合格者; (4)制作考生通知单(含成绩及合格/不合格标志)送给考生; (5)按地区进行成绩分类统计和试题难度分析，产生统计分析表。

检查考生报名表格的完整性和准确性。 为合格的考生编制准考证号，并将准考证发放给考生，同时汇总考生名单送至阅卷站。 审核阅卷站提交的成绩清单，并根据考试中心设定的合格标准进行审核。 制作考生通知单并分发给考生。 进行成绩的分类统计，包括地区、年龄、文化程度、职业、考试级别等分类，并进行试题难度分析，生成统计分析表。

BOPS（批处理 OpenSim 处理脚本）执行常见 OpenSim 程序（逆运动学 -IK，逆动力学 -ID，肌肉分析 -MA，静态优化 -SO 和 关节反应分析 -JRA）的批处理，并将输出、日志记录信息、设置文件和曲线图存储在文件夹的有序结构。我们使用 OpenSim API 实现了 BOPS，这些 API 通过设置文件接收以下信息：（i）每个标记的名称和权重（IK）；（ii）外部负载（ID）；（iii）感兴趣的肌肉和力矩臂（MA）；（iv）静态优化条件和肌肉执行器负载（SO）；（v）感兴趣的关节（JRA）。用户负责为其数据定义适当的配置，但我们已为每个安装文件提供多个模板，以加快自定义。可使用 MATLAB 图形用户界面（GUI）来简化过程的执行。在选择安装文件时，不限制使用 GUI。用户还可以输入：（i）执行的 OpenSim 程序；（ii）要处理的试验；（iii）用于仿真的 OpenSim 模型；（iv）滤波的截止频率；（v）要绘制的输出变量和 x 轴标签。 BOPS 将其输出存储在自动创建的文件夹中。这些文件夹完美地集成在 MOtoNMS 软件中。

数字图像处理是利用计算机进行去噪、增强、恢复、分割和特征提取等图像处理方法和技术的概述。

Spark Streaming是Spark核心API的扩展之一，专门用于处理实时流数据，具备高吞吐量和容错能力。它支持从多种数据源获取数据，是流式计算中的重要工具。

Matlab数据处理文件夹“ process_data”包含用于执行所有处理的代码“ process_data.m”。文件夹“ plot”包含克里斯汀·鲍威尔（Christine Powell）编写并修改的宏“ plot_cen_maggrav”。代码可用于下降趋势、上升延续、极点减小、垂直和水平导数。

这些演示展示了DG Manolakis、VK Ingle和S. Kogon的著作中第11章的数值示例，涵盖了统计和自适应信号处理的频谱估计、信号建模、自适应滤波和阵列处理。内容包括空间匹配滤波器、最优波束成形器、样本矩阵求逆(SMI)和相关矩阵对角加载等基本概念。

实验中，重复序列需要具有相同的实验条件。记录的数据一般存储在矩阵中，每个行向量表示不同实验序列的数据。因此，在绘制实验数据之前，必须对这种矩阵进行特定处理，以计算最大值、最小值或平均值。

这些是张雪英数字语音处理书中的一些例程。