怀念

刚刚进入阴历的10月了,按照老人的讲法该是给去世的亲人添衣服的时候了。于是前几天一家人在周二的晚上给我已经去世的爷爷烧纸。突然发现爷爷已经离开我4年了,而我小时候那些事情似乎还历历在目,不想去追忆,也不敢去追忆;怕自己承受不起,在外人看来小魏总是一个非常有精神的人。也许会因为工作疲惫一两天不洗头,但总是把微笑挂在脸上的我,却不敢去追忆我的爷爷。
记得应该是上个月吧,一天晚上梦见了爷爷,他来看我了,最灵的是还是在我家的老房子。后来想了想爷爷从来没来过新房子,他不认识这里;爷爷你也想我了吗?梦境里是那样的真实,在梦里爷爷在拼命的想打翻一个放在地上的纸盒子,他没有说话,但我清楚他是想告诉我他来过,这不是梦;是爷爷他真的回来过,来看我。记得年初的时候曾经写到过“小的时候想挣钱的目的就是要给爷爷买给鸟笼子”,突然想到其实爷爷临终前最后一个愿望是在有生年看着我考上大学,在他心中我是长子嫡孙;从小最疼也就是我,而我正是因为这样似乎背上了家里更多的期望。在爷爷病重的那一年多时间里,我上大学也似乎就成爷爷的期望。也正是在这样的情况下,学习一直都不算很好的我,高三的那一年里几乎都是班上最好成绩。在我上大学后,的一天中午我跑到爷爷家,陪着躺在床上的爷爷;一直到爷爷睡着了,我回了学校。可我万般没有想到这居然是我和爷爷最后的分别,晚上父亲的电话让我速去爷爷家,我知道出事,我再也见不到爷爷了,可是我真不愿意这是真的,我人定在了电话一边……
每次烧纸的时候似乎我都在心里和爷爷说着什么……
不过真的,再也见不到爷爷了
【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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