基于Spark的交互式数据预处理

该平台通过图形用户界面 (GUI) 将抽象的数字信号处理概念可视化，为学生提供一个交互式学习环境。平台涵盖信号生成、时域和频域分析、抽象信号、滤波器设计以及音频信号处理等核心模块，并支持二次开发与功能扩展。 用户可通过调节参数实时观察对应波形变化，从而更直观地理解数字信号处理的基本原理和应用。该平台可作为数字信号处理课程的辅助教学工具，帮助学生加深对理论知识的理解，并提高实际操作技能。

基于多眼版本的MATLAB，开发了一种交互式数据可视化堆栈图形对象。

该 Matlab 工具允许用户绘制圆形面片，并提供交互式修改功能，方便用户调整圆形的位置和大小。

Matlab交互式文本标注 使用 gtext 命令，您可以通过鼠标点击图形界面，选择文本标注的位置，并输入相应的文本内容。

本页介绍了图像处理中均方误差的matlab代码，并展示了一个交互式程序，演示了空间变换（包括Otsu、模糊、仿射等）和插值的效果。安装源代码后，可在macOS、Windows和Linux上编译使用。在神经成像中，常用的空间平滑技术包括高斯平滑，可有效消除数据中的高频噪声，确保数据接近正态分布。程序允许用户交互式地调整参数，如FWHM，应用于2D位图图像的高斯平滑。详细展示了源图像与平滑输出之间的对比及其直方图分析。多种图像处理功能可通过下拉菜单选择，包括模糊、鱼眼效果、强度梯度、高斯噪声和中值滤波。

基于Scala的REST Web服务器，用于提交Spark任务，支持交互式Shell会话和批处理作业，兼容Scala、Java、Python、R等后端，无需依赖Hue。

MATLAB开发-Pnteditm。利用鼠标进行交互式编辑数据点。

Spark 的数据预能力真的是蛮强的，是在医院这种结构复杂又数据量大的场景下，表现挺稳定。你可以把结构化的就诊记录、非结构化的检查报告，统统扔进去，跑个 RDD 转换或者用 DataFrame 清洗一下，效率还不错。 Spark 的分布式计算在多节点下跑预任务，几百万条数据压力也不大。比如用withColumn搞字段拆分，用filter剔除无效记录，用groupBy做一些分组统计，整个链路下来，代码量不多，可维护性也不错。 如果你对数据预这一块还想扩展一下思路，我给你找了几个还不错的资料： 基于 Spark 的交互式数据预：讲得比较细，适合深入了解。 光谱数据预：主要是非结构化数据的

在指定的缩放级别，选择单击后可以围绕图像移动的点。