新年新气象

一位40+程序员的视频引发了作者的深思,意识到安逸可能会导致自我限制。作者认识到每个个体的独一无二性,不能简单套用鸡汤文章中的解决方案。在新的一年里,作者希望能在大一的下半学期变得更优秀,拥抱未来的不确定性,寻求个人成长。

新年新气象

现在是正月初五,过了好几天都没有更新文章了,上次在B站上看到一个视频是关于年龄在40+的程序员谈论自己的事情,对我的感触还是蛮大的。对于未来的未知性,我时常在想,是不是自己只要现在多努力一点点就会得到一点的收获。
世面上各种各样的鸡汤类文章数不胜数,但我们都会发现在那些文章之后,我们所做的改变又有哪些呢?
就好像鸡汤摆在你面前,你却油盐不进,这是我们所期望的吗?其实,在所有文章结束之后,我们并不能从中学到解决问题的方法,因为文章中的问题和你所遇到的问题是不同的。正所谓没有两片一样的叶子。我们在看鸡汤的同时,我们没有汤勺来享用这碗鸡汤所带来的营养。
我们都是头一次做人,他们成功的案例或许会成为我们借鉴的原因,但从来都不会是我们一味模仿的理由。
我从小到大都是平平稳稳的走过来的,不像故事里的男主角一样,经历了最黑暗的低谷,享受过最灿烂的日出。从小我就被灌输的思想就是,安安稳稳过日子比什么都重要。或许是父母的出生让他们有这样的思想并以此为最终理想。可当我看到计算机的突飞猛进,各种商业大佬的故事争先恐后地向我挤来。我突然意识到一味的安逸就是开水煮青蛙。
可喜的是,未来的不确定性对每个人都是公平的,蝴蝶效应对每件事,每个人都有同样的作用。
我希望在2021年,大一的下半学期,我能尽我所能的变得更好,让未来的我可以拥有无限可能。
最后,在文章的末尾给大家拜个年,望诸君能在最美好的时期,遇到最美好的事物。

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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