广东工业大学22级机械考研经验分享

本文是广东工业大学22级机械考研的经验分享,重点介绍了数学、英语、专业课(机械设计基础)的复习策略。强调了数学的重要性,推荐了张宇的课程和凯哥的视频作为数学学习资源;英语方面,主张从单词入手,通过阅读和写作提高;专业课推荐史瑞东的视频和橙硕的初试资料,同时提到了anki软件辅助记忆。

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今年刚考上22的机械专硕,来分享一下个人经验,也是第一次写这种经验帖,纯属个人看法,不喜勿喷哈哈哈哈。我本科是双非,我是二战,一战的时候因为私人原因就根本没学纯纯摆烂,二战的时候我是刚写完毕业论文就开始了,因为没什么基础就开始的还不算晚吧,好像是6月份,如果你数学比较差(虽然我也不好)就一定要早开始,一般来说一开始就可以直接只搞数学,数学搞好真的很重要,我英语基础比较好就没怎么管英语就每天背背单词,后面会提到各科复习我的理解。现在就稍微说一下时间点吧哈哈。我在6月底才开始专业课,因为一直很害怕这玩意哈哈哈,我是单独作战,一开始因为信息不够,浪费了很多时间,尝到了特别多苦头,也买了多家辅导资料,后面就说一下,到底怎么学才比较好吧。然后我是到了10月份才开始英语刷题,做真题。 然后最后时间背政治。

首先是英语,我本身的底子还可以,所以我开始的比较晚,快10月份开始的。英语主要是阅读和写作嘛。不管你英语水平是什么首先单词是最要紧的。对于单词,真的不需要一个单词一个单词都会默啦,与其说是背单词还不如说是认单词,我前期一天认大概50个,非常轻松,因为有很多都是背过的或者说本来就认识的,所以很快。第二个是阅读,阅读的话我是10月份开始的,我就只做阅读,刚开始我就一天一篇,后来发现时间不够了就一天两篇,如果有时候不想搞数学了,就一天一套,然后做得很快嘛,到后面做完了我就开刷英语一的,英语一的我不刷作文和作文上面那题,因为跟英语二不一样,刷来没有意义。到了最后又刷完了就二刷。 这里插一句,刷的时候记得别10年都刷完了,要留一套或者两套,刷套卷,到时候可以练手。刷的技巧的话,我只能说如果错得多就去看唐迟的,那一篇如果错的不多就不看了,还有就是第一篇文章就是那个选词的,性价比垃圾,但是近年越来越简单了,所以不要看见就放弃,认真写会有效果的。如果实在是不懂或者错得多,就去看那个

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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