方向与计划

研一的我们上课的时间会比较多,不免又回到了本科时候的感觉。在这个一切都要靠自己的时代,拼劲是不可或缺的态度。晚上的时间挤挤还是可以有的。接下来的时间里,除了跟着老板的思路走,自己要有自己的计划跟学习。该学的很多,具体知识的不说,该培养的是自己的素养。身边的榜样很多:老孙对研究的热忱、敏锐跟坚持,刁民对学习的专注跟自律,毛康对细节的用心跟拼劲。

对于现今略微怠惰的自己来说,需要改变的事太多了。从今天起,开启自己的计划吧。

模式识别信号处理是基础,而数学工具基础中的基础。在我看来,前者是强调知识面,后者强调思维。很多关于先打好基础再进行研究还是先研究再慢慢补充的辩论。之前对面师兄在看电视剧,他的老板骂他:“那么多电视剧你看到死也看不完的。”其实这跟知识一样,有限的人生是不可能将一门学问全部掌握无遗,重要的是,掌握部分后能带来什么。就像电视剧一样,我们不期能看完所有,但求能给闲暇带来娱乐。而数学或基础知识,我们并不是要全部学会。

大量的阅读能开阔视野,了解领域内的概况,并在其中找到自己的研究内容。而这时,需要要能在众多的工具里找寻能解决研究问题的工具。这是才着重研究这具体的工具的使用方法以及能带来的一些启迪。引用老板的一句话就是:要现学现用!

以后的key words:

  1. Blind source separation(盲源分离);
  2. Sparse reprentation(稀疏表示);
  3. Nonnegative matrix factorization(非负矩阵分解);
  4. Image processing(图像处理);

慢慢积累吧!

【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解优化,旨在提升多平台系统的协作效率任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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