MATLAB学习记(一)

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MATLAB学习记(一)

为什么要学

直接原因是为了数学建模,间接是为了自己那点卑微的自尊心。

近期回望

一个月前,期末成绩出了,怎个惨字了得。专业主科60分,濒临挂科,其实也在意料之中,再次感谢老师慈悲。
来这里算是混了一年吧,每天都感觉好忙,总有做不来的事,不是学生会要开会,就是社团要搞活动,再不然就是班上的事,也不知道学到了些什么,反正专业是除了知道有这么个东西其他一点没学到。临近期末的时候,有个复读的同学问我觉得我们学校怎么样,专业如何之类,一问三不知,气得他把qq号都给注销了(猜测的)。事后觉得有点愧疚,可自己也确实不清楚,毕竟没有深入了解自己的学校,加上专业又学得不好,填志愿是件大事,能力有限真的帮不上忙啊。

反思提问

之前学生会有个朋友说我自卑,我心里还有点不承认,现在看来确实如此啊。
怎么会不自卑呢?
为了不让自己的同学瞧不起,选了这个看上去和数学有关的专业,大学的牌头是有了,可自己是不是真的喜欢呢?爸妈也很辛苦,虽说愿意支持我的学业,可相比其他小孩的学费,确实贵出个三四倍也不止啊,一年了,又没学出个模样,心里不知有多急。
qq从考完到现在,已经有两百多号好友了,可真正能聊几句的又有几个呢?微信就更别提了。
参加的活动大大小小,真正用心的又有几个?现在是只有一个学生会了,那又要怎么平衡转变呢?
复读的同学也要来了,还在后悔个什么呢?路毕竟是自己选的啊!

一点前行

最近在学MATLAB,感觉还行,希望自己从这件小事开始,坚持下去吧。

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备定信号处理、机器学习MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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