50、教育系统创新:从体育到钢琴再到刑法教学

教育系统创新:从体育到钢琴再到刑法教学

大学体育教学系统设计研究

在大学体育教学系统的设计中,对系统架构进行了深入分析,采用了微服务技术来提升系统性能和并发处理能力。研究聚焦于核心技术 Spring Cloud 和 Spring Boot 以实现微服务,通过这些技术开发和设计系统。

在实际情况中,结合中学的具体需求,对系统的可行性、业务需求、性能需求和功能需求进行了分析,明确了系统要解决的具体问题和具备的功能。基于需求分析,设计了系统架构,将教学支持系统划分为 5 个功能模块,并封装成 5 个独立的微服务模块进行开发。

为了验证系统的性能,对系统进行了压力测试。测试采用不同数量级的用户同时访问系统,结果显示,尽管系统的并发访问量不断增加,但系统仍能保持良好的响应时间。由于 API 网关是系统的出口门户,直接面向用户,所以选择对 API 网关进行性能测试,使用 JMeter 工具来获取整个系统性能的大致情况。

步骤 并发访问 最小时间 最大时间 平均时间
1
2
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关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掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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