乱,烦,累,但坚持无需理由

博主许久未更新博客,因忙于六级备考。学校课程少,大部分时间在家。六级考试临近,博主自觉听力、单词等方面不足,虽时间紧迫仍决定冲刺。还提到听VOASP和VOAST练听力发音,参加语音模仿秀发现口语需加强,会抓紧时间背单词、做真题。

好象很久都没来自己的blog来看看了,也实在是太忙了,没办法。学校的课现在少得可怜,所以现在大部分时间都待在家里,一有课,也得千辛万苦往学校赶。马上要考六级了,只有到现在才感觉到一点压力,前3个多月不知道脑袋里在想什么,回想一下也就是老是和女朋友吵架,学习没认真,浪费了时间,做什么事情都觉得压力挺大的,没办法,自己也该静下心来好好做点学问了。说到考六级,自己感觉这次比较悬了,听力不怎么样,单词也没背,其他的就更不用说了,还有十来天的时间,冲一冲吧,现在,就是自己给自己写点东西,自己给自己鼓点劲。大概一个多月以前,我开始听VOASP,听了近一个月觉得比较轻松,停了一段时间开始听VOAST,发现VOAST似乎有些太难了,但自己觉得不管怎么样都一定要坚持下来,所以现在一直还在听;再然后参加了一个VOASP的语音模仿秀,本以为很简单,但传上去的语言却评价不太好,自己也发现要完整的,一点不出错的读下一篇文章真的很难,看来自己的发音,口语也应该多下点工夫了。而这件事也让我重新重视起VOASP来了,于是决定VOASPVOAST一起听,一起听写,一起读,不光是练听力,还要练发音。另外的时间,背单词,玩魔兽,和女朋友GGYY,马上圣诞了,也不知道送女朋友什么好,也懒得花那个心思了,考试要紧!看了看日历,还有167天吧,真题还没做,确实有点晚了,但自己不能放弃,努力的背单词,耐心的把真题多做几遍,时间还有,只是自己要抓紧。好了不多说了,很乱,和自己一样,自己心里也很乱,太多的书要看,太多的事要面对,太多的目标要完成,总之,乱,且累,有了点收获,那便成了真正的痛并快乐着

【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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