4.26反思

作者描述了自己在学习算法过程中的困扰,包括时间管理不当、精力分配不均以及缺乏紧迫感导致的学习效率低下。文中提到,白天课程较少,但因午后困倦而错失学习黄金时间,晚上学习虽有所改善,但仍存在注意力不集中和手机干扰等问题。

其实,每天都有很多空闲时间,每天白天只有2节课左右,可是白天啥也不想干,中午12点到下午四点这段时间我会很困,如果这段时间去学习会很难受,所以我一般都是在下午五点40之后才开始学习算法,,,然后在十点多就可能是觉得理所当然的累了,该去休息了,然后到床上玩手机,还是有很多时间被浪费了吧,做题的时候也还是不够认真,往往在没有压力的情况下效率是比较低的,所以一周以来做的练习比较少。

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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