2021-04-20 海鲜自助餐团建

今天是正常工作日,主要任务是进行埋点开发。晚上团队临时决定去上隐海鲜自助餐厅团建,享受美食的同时也超额摄入了热量。尽管如此,仍坚持完成了200个俯卧撑和Spring MVC的学习。目前Spring MVC学习进度达到70%,晚餐后体重84.6KG。对于新房装修后是否立即入住,内心有些纠结。

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【今日特别事项】

1、正常上班的一天,主要工作是埋点开发。

2、依旧是每天200俯卧撑,今天有点吃力。

3、今天临时决定团建,上隐海鲜自助,吃的很过瘾,也吃多了。

4、晚上回来后,依然坚持学习了Spring MVC。

 

【目标达成跟踪】

1、Spring 5.x框架学习:Spring MVC学习70%。

2、体重控制:晚饭后体重是84.6KG。

 

【感悟】

听说新房装修最好半年才能入住,有点矛盾下个月到底要不要搬进去。

变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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