林平之为什么不直接回家呢?

这篇博客探讨了金庸小说《笑傲江湖》中林平之父母去世后的习俗冲突。在南方传统中,子女应扶柩回乡安葬,但林平之却在加入华山派后并未立即遵循这一习俗,而是在一年后才携父母骨灰回福建。这引发对于文化习俗与个人命运的思考。

看原著想起来一件事情,在衡山洗手大会之后,当时林平之已经拜入华山派,那个时候,平之的父亲母亲已经去世了,按照南方习俗,应该副官回乡的,为什么直接回了华山。

到了后面过了1年后,在华山脚下的石庙李火花后,拿着骨灰回福建安葬的,按照南方习俗,死者为大,尊重意愿,不应该立即起棺回福建福州,将林镇南夫妇入土为安嘛,为什么还要延续那么久呢?

这一点想不通想不通呢。

【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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