项目要结束了,写点东西记念记念

作者通过一年的项目经历,不仅掌握了Opencv图像处理、图像格式转换、Linux驱动编写等技能,更深入理解了良好的学习习惯和心态的重要性。文章分享了如何克服性急、静心学习的经验,强调了思想境界和好习惯对于个人成就的影响。

          去年开题的项目马上就要结题了,回想这一年的经历真的是感慨万千,写一篇文章来纪念我辛苦但收获颇丰的一年。

        大神带我参加的这个项目,刚开始的时候什么都不会,连最简单的单片机也不懂,也没有做项目的经验,但项目结束的时候,我对Opencv图像处理,图像格式转换,linux驱动编写都有了一定的了解。我觉得收获的并不仅仅是这些知识,做项目的经验、自学的方法、和团队成员的感情、调试程序的方法等等都让我受益匪浅,但我觉得收获最大的是我发现了自己性格或者说是习惯上的缺陷。其实我的任务并不难,也不需要一年的时间(除了上课,我花了比较多的时间在项目上),都是自己太性急,不能静下心来好好学习,只是不停的尝试,不停的找资料,简单的问题也不愿意搞懂原理再做。其实我这个缺陷不仅是做项目上有体现,学习的时候也是这样:不愿意好好看书直接就开始写作业。心浮气躁、不能自控是我最大的缺陷,原来我不觉的这些习惯有什么影响,这次项目我发现因为我的心浮气躁早就能做出来的事情愣是给我走了无数的弯路(我现在已经达到了一种不畏失败的境界)。对比我们组的大神,他最大的特点就是能静下心来好好学习,能一步一步脚踏实地进步。我觉得一个人的成就很大程度都和他的习惯和想法,智商、运气、出身并不是关键所在(而且也改不了)。思想境界决定了我们的高度,好的习惯让我们事半功倍。我要关注、思考、对比各种事情,努力提高思想境界,要培养好的习惯,戒骄戒躁----这是我最大的收获。

                                                                                                                                                     2013 3 31

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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