我过端午节

端午节作者应朋友邀请前往镇上,上午到达后先吃面、在茶馆喝茶看电影。下午询问公用电话时朋友出现,随后两人前往海边冲浪。他们购置泳衣、租救生圈后下海,虽被海浪灌了海水,但玩得很开心,晚上8点多才离开。

周六是一年一度的端午节,猪头说叫我去她家,但我还没有做好心里准备,不过总不能一个人呆在家里啊。所以过节那天我也跟她一起去她们镇上,不过不到她家里去。

上午坐车,很快就到了澄迈,转车,到老墄镇,人还真多。到镇上先买了碗面泡了吃,猪头回家了,留我一个人坐在茶馆里喝茶,有点火,不过还好那里有电视,一下午看了两部电影。到5:30我问老板有没有公用电话,刚才猪头来了,就站在我后面,穿着不知从哪弄来的衣服,不过还是很好看。两个人走出茶馆,坐车去海边,准备冲浪。折腾了好久,才买到泳衣、租到救生圈,接着就下海。哇,第一次真正下海,海浪好大,跟猪头两个人一起,慢慢向深处走,一个浪打过来,两个人都喝了几口又咸又苦的海水,相视一笑,继续冲。呵,感觉挺爽的。一起玩到晚上8点多才不舍地离开!

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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