2020大二下期学期计划

已经步入大二下期,即将面临实习工作,所以在最关键时候布置自己的学期计划,内容为检讨、计划,执行步骤。

检讨:

       1、经过自己的检讨,在学习方面有明显怠慢,最关键的时期,在专业学习这方面有明显的不上心,没有以前那么认真,这点需要改正。

       2、在自律方面也有很大的不足,自己之前制定的计划草稿,并没有严格执行,很多还一而再再而三的拖,这对于今后学期计划的执行有很大的影响,是一个很大的障碍,需要用最短的时间解决这方面的问题。

       3、在身心健康方面,前段时间家中出现了一些事故,导致自己在心理方面有一些隔阂,心理方面需要最短时间的克服。身体方面,现在身体健康尤其重要,特别是在疫情阶段,身体是革命的本钱,需要把身体健康放在首位。

 

计划:

     1、学习方面,跟上进度,做到不落后。

     2、自律方面,严格执行自己的计划。

     3.、关于心理方面,尽量转移注意力,放松自己。身体方面,进行全面锻炼,让自己身心都在路上。

 

步骤:

    1、学习方面,利用更多的课余时间,来补足自己在学习知识方面的遗留问题,并尽力的拓展自己的知识面,不仅仅是专业知识,也包括其他方面的知识。

   2、自律方面,严格遵守自己给自己制定的计划,可以给自己定制一个相应的规章制度,必要时给自己适当的奖励和惩罚还督促自己的自律问题,这点尤其重要,严重影响今后学期计划的执行。

   3、可以利用劳逸结合来转移自己的注意力,尽量不在独处环境中呆太久,一旦想到一些事情就尽力的去转移注意力。尽量做到每天早晨早起晨跑,进行一些适度的锻炼。

 

以下是给自己的一张简单的计划表,等到具体课程表出来之后再进行适度的调整。

 

 

 

 

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能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用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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