自考总结

本文分享了作者在C++学习过程中的经验,强调了思维导图的重要性,指出学习应注重平时积累而非考前突击。文章还探讨了课本与试卷在不同阶段的使用策略,以及如何调整心态面对考试。
准备阶段
  • 按照三遍读书法以及思维导图方法严格进行,emmmmmmm,多严格呢,导图没有很严格,这方面做的不够好。因为C++和别的科目不太一样,更多的是知识点,需要花比较多的时间去找联系,画导图。当时觉得自己掌握知识点就好了。但是导图是宏观把控,是把细小的知识点串联起来,从某种角度来说,这比掌握知识点更重要。
  • 这次准备阶段,最大的感受就是,学习都在平时积累,根本不能抱着侥幸心理靠最后一星期突击。更重要的是享受学习的过程,总结属于自己的学习方法远比应付考试最后突击更重要。
  • 关于课本与试卷,总结出自己的一点心得,课本与试卷的重心是随阶段变化而及时切换的。一旦钻牛角尖,单方面的侧重一个方向,我想对于考试来说,应该都不会有太好的结果。(个人觉得要在以考试为目的的基础上进行自我学习方法的探寻和计算机知识的拓展,当然度是靠自己去掌握的)
  • 考试前的小浮躁,浮躁的原因:考试前的兴奋+觉得自己都会,又觉得自己都不会。这两种感受交加的时候,是最难以平静的心情去备考的。好在平时有一些积累。所以,临近考试,采用了“忏悔学习法”,当状态好的时候去学习,是效率最高的。当状态不那么好的情况下,不如去放松吧。
成绩查询
  • 成绩既在意料之中也在意料之外,意料之中的是学习成效比之前要有进步(自己能够感知到)。意料之外的是比预期要好一些。当然分数只是从某一角度证明学习成效,更深层次的方面更待提高。
  • 感受到了付出得到了回报,没有什么能比靠坚持与毅力得来的东西更踏实更有成就感了。
本研究基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,构建了一套用于航天器姿态与轨道协同控制的仿真系统。该系统采用参数化编程设计,具备清晰的逻辑结构和详细的代码注释,便于用户根据具体需求调整参数。所提供的案例数据可直接在MATLAB环境中运行,无需额外预处理步骤,适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业学生的课程设计、综合实践或毕业课题。 在航天工程实践中,精确的姿态与轨道控制是保障深空探测、卫星组网及空间设施建设等任务成功实施的基础。扩展卡尔曼滤波作为一种适用于非线性动态系统的状态估计算法,能够有效处理系统模型中的不确定性与测量噪声,因此在航天器耦合控制领域具有重要应用价值。本研究实现的系统通过模块化设计,支持用户针对不同航天器平台或任务场景进行灵活配置,例如卫星轨道维持、飞行器交会对接或地外天体定点着陆等控制问题。 为提升系统的易用性与教学适用性,代码中关键算法步骤均附有说明性注释,有助于用户理解滤波器的初始化、状态预测、观测更新等核心流程。同时,系统兼容多个MATLAB版本(包括2014a、2019b及2024b),可适应不同的软件环境。通过实际操作该仿真系统,学生不仅能够深化对航天动力学与控制理论的认识,还可培养工程编程能力与实际问题分析技能,为后续从事相关技术研究或工程开发奠定基础。 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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