Alpha阶段敏捷冲刺 DAY5

团队在alpha阶段冲刺期间,通过站立会议总结前期工作,包括算法改进、UI优化及服务器搭建等,同时规划后续任务并面对期末考试带来的挑战。

一.举行站立式例会

1.今天我们利用晚上的时间开展了站立会议,总结了一下之前工作的问题,并且制定了明天的计划。
2.站立式会议照片
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二.团队报告

1.昨日已完成的工作

(1)改进了程序算法
(2)优化了UI界面
(3)完成部分基本表的建立
(4)完成服务器的基本搭建

2.今日计划完成的工作

(1)完善完成的算法,进一步写剩下的算法
(2)完成游戏界面
(3)完成功能类的创建
(4)完成各个表间的联系

3.工作中遇到的困难

本周因为有考试,大家的重心就比较放在期末复习上了,所以对代码设计还是没有比较实质性的突破,只能慢慢的一边写一边改进,找出问题。

4.燃尽图

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5.代码截图

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6.码云上传记录截图

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三.小结

至此alpha阶段冲刺已经过半,我认为我们的团队应该做一个较大的总结,寻找接下来突破的一个方向,然后明确分工,落实到每一处细节,一定能在8天达到自己的目标。

转载于:https://www.cnblogs.com/D-WD/p/8954900.html

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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