投资理财-独立思考

投资中应注重理性分析,理解买入股票本质上是投资公司。在波动的市场中,保持冷静,对选择宽容,尤其在理性决策的钟摆区间内。下跌时不必恐慌,反而可能是机会。始终使用闲散资金,避免借款或杠杆,将安全边际视为首要原则。

独立思考,对自己的选择也要宽容,特别是这个选择是在理性钟摆区间内的,买入后涨跌都应该淡定,某种程度上跌了应该更高兴。

投资中的99.999%的情况其实都是钟摆而不是绝对的真理,真理就是一句话,买股票其实是买公司。

最后,用闲散资金进行投资,不借钱,不融资,不融券,安全边际最重要。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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