张涛周报20190608

本周工作内容如下: (本周内容不涉密,不做加密处理了。) 1. 语音 1) 与张亚娟、荣美讨论了实验方法 2) 又找了几个北京公司,看看下周再跑一趟北京,该下结论了。 摇荡 1) 竞赛剧本讨论。 索道 本周暂无进展。 雷达 1) 完善测试方案。测试方案的整体思路是从当年54所的项目中来的,这次制定起来驾轻就熟,收获了边界效应。 2) 简单写了代码,其中有一些错误,已经修正。 3) 孙浩进行了交通流的模拟。 4) 针对防碰撞雷达进行了一些思考。感觉对于被测物和环境的电磁特性还要进一步分析才行。 FPGA 1) 讨论方案修改。 帕金森 本周暂无进展。 本科答辩 本科答辩结束,耗时两天。总体感觉参差不齐,每个组的风格也大相径庭。但在答辩过程中,也学习到了很多内容。比如高速公路的仿真、比如逆行的检测等等。带着问题听答辩,还是非常舒服的。 于老师 和于老师讨论了一次方案。 交流 本周借着ACM的活动,和加拿大工程院院士杨天若老师、日本室兰工业大学的董冕雄教授、日本滋贺大学的周晓康教授作了一次深入交流。其中,和杨院士交流的过程中,发现杨院士的思路与属性拓扑具有很大的相似性,同时用张量方法巧妙的避开了属性拓扑的很多弊端。晚餐时,我们也就GNN的一些问题进行了探讨,大家聊得很开心。同时,也结识了南京邮电大学的朱虎和中南大学的郭克华等很多老师。这个端午假期,过得相当充实。两位日本教授已经发出邀请,大家今后可能会有更广泛的合作。 在此过程中,由于董教授提及了无人机问题,东大的王老师也在考虑无人机电池板的清洁。这个内容恰恰是去年我们讨论过的,所以,和东大的联系也得到了进一步加深。和一群五湖四海的老师一起聊科技,感觉真好。 ...
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郑晓晴周报2019.6.2

1.对数据进行了分析,根据谱峰周期和一个周期内数据点个数,得出采样频率为10HZ。那我们预测间隔10点就是预测1s后的数据。 2.查阅lstm多尺度分析论文,发现所有涉及到多尺度的论文其实都是在说小波变换,看来多尺度最后还是要从小波入手。 3.分析预测结果的毛刺跟dropout有关。在网上查询lstm中units究竟是什么,数据输入到网络中是怎么运算得到预测结果,dropout又具体起到什么作用。 4.老师教给我们用对数据进行FFT,分析频谱后,对数据进行5次小波分解,发现可以将数据比较好的分开,接下来训练lstm模型进行预测看效果如何。 ...
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