最近有感

        感觉自己老犯这样一个错误,做什么都想全部搞懂,做什么都一定要做的完美最好,结果陷入细节的深渊。然而到最后也没有一个整体的把握,做出来的东西要么拖了很久,要么根本就做不出来。这种感觉应该就是以前看过一篇文章中的程序员的技术洁癖,在不顾实际情况下,想等待所有的条件都成熟,所有的技术都搞懂了,才去下手,去做一件事。到最后结果是什么也做不好。

        因为,什么都搞懂是一件几乎不可能的事情,每天都有新的知识。很多东西完全不必要去花很多的功夫去学,完全可以找一个这方面的行家,简单培训你以下,能把事情进行下去即可,或者就请这方面的高手来完成,省事省力。

        所有的条件都成熟再去下手几乎也是不可能的,一个项目开始,所有的模块都刚开始,都不稳定,你不能等到别人都搞好了,再去搞。完全可以对自己依赖的模块打桩,继续自己的工作。

        任何项目的进展都是经过好多的迭代,才有一个成型的产品。所有如果开始都不抓主要问题,一味的搞一些边边角角的东西,结果肯定也是不会好的。比如你做一个项目就是一个技术项目,就是做一个原型。很多时候就没必要去追求完美,能让原型跑起来,能够完成相应的功能验证就可以了。至于性能和稳定性都是做产品的时候去考虑的。

         就像盖房子一样,先考虑的问题都是房子的地基和主要柱子位置,不要上来都考虑这里该怎么放一块砖的问题。

【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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