国庆备战csp计划

国庆备战csp计划

距离csp还有20多天,我们需要为了这个省一,努力拼搏,唯一的时间就是国庆了,好好珍惜这七天
首先,先从文化课说起,文化课同样也得好好复习,至于如何复习?首先肯定是每一科目都需要复习,都需要严格对待
每一天早上背诵英语语法和语文的翻译以及古诗,每天早上背诵政治历史的知识点,背完就可以完成信息,晚上接着完成一些练习册的知识点,先从语英,然后数物,接着地生,最后就是政治历史(稍微看看就行了)
大概就是这样的安排
接着到了如何备考复赛了
去年你问我失分丢失在哪里?嗯,直接原因是freopen,根本原因就是排序,或者说是心态,明明很熟悉的题目,却到最考场上根本写不出来
所以,考场不要忘记心态问题
然后就是自身技术的问题,我需要把从前做过的一些虽然很水但还是有一些技巧在内的题重新看一遍,训练动态规划,基础的动态规划,先思考20分钟,然后看答案,训练完动态规划再玩玩搜索,这就是七天的安排,累的时候整理整理文集
就这样吧,但愿最后能取得一个我满意的成绩吧,普及组一等奖,加油…
接下来列举一下这七天的题单
在这里插入图片描述
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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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