2021年「博客之星」参赛博主:再见孙悟空_

再见孙悟空_ 博客之星
移动研发领域优质创作者
博客专家认证
2021-12-28 10:23:01
加精

[ 这是 2021 博客之星 的竞选帖子, 请你在这里增加其他内容。 包括但不限于:你这一年的收获,感悟, 对 CSDN 产品的反馈和 2022 年的希望。 参考: https://blog.csdn.net/SoftwareTeacher/article/details/121973415 ]

我正在参加年度博客之星评选,请大家帮我投票打分,您的每一分都是对我的支持与鼓励。

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再见孙悟空_ 博客之星 2021-12-28
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博客之星评选开始,评分点赞,欢迎五星好评(必回评)
手机端(PC端需要下滑到图片最后,找5个星星):https://bbs.csdn.net/topics/603956209
PC端(个人主页头像下面):https://wukong.blog.csdn.net/

IT人阿标 博客之星 2021-12-28
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@再见孙悟空_ #### 已五星,诚信,欢迎大佬互投:https://bbs.csdn.net/topics/603956205
哈市雪花 博客之星 2021-12-28
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@再见孙悟空_ **已五星赞,高原力值,有赞必回!!https://bbs.csdn.net/topics/603961864**
再见孙悟空_ 博客之星 2021-12-29
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@IT人阿标 评过了
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涅槃重生 博客新星 2022-01-14
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已五星,诚信,欢迎大佬互投:https://bbs.csdn.net/topics/603960162

再见孙悟空_ 博客之星 2022-01-14
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@涅槃重生 大佬 早就结束了....
Java小生不才 博客之星 2022-01-07
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开始King 博客之星 2022-01-07
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fastjson_ 博客之星 2022-01-07
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已五星,期待大佬回评,欢迎其他大佬互评,有评必回!!!
⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ https://bbs.csdn.net/topics/603958040

萌笑天 博客之星 2022-01-07
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诚信互五星好评

去我社区留下你的链接,很多人能看到帮你点
一起冲榜

https://bbs.csdn.net/topics/603959166

见链接必回!

时间静止不是简史 博客之星 2022-01-07
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已经五星了哟~~~

S__y_p_ 2022-01-07
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已评五星

94甘蓝 博客之星 2022-01-07
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已五星

空山新雨后~ 博客新星 2022-01-07
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bay0net 博客之星 2022-01-07
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已五星,欢迎互评呀:https://bbs.csdn.net/topics/603961780

程序媛七分 博客之星 2022-01-07
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已评五星

꧁小ۣۖิ鸽ۣۖิ子ۣۖิ꧂ 博客之星 2022-01-07
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已五星好评
期待回评
https://bbs.csdn.net/topics/603960833

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乔乔家的龙龙 博客新星 2022-01-07
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只想冲榜睡大觉呜呜~
已给大佬五星,诚信互投
六级原力,见链接必回https://bbs.csdn.net/topics/603956451?spm=1001.2014.3001.6953
只想冲榜睡大觉呜呜~
已给大佬五星,诚信互投
六级原力,见链接必回https://bbs.csdn.net/topics/603956451?spm=1001.2014.3001.6953

HaHa_Sir 博客之星 2022-01-07
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https://bbs.csdn.net/topics/603955596 , 已评,谢谢!

金融小白数据分析之路 博客之星 2022-01-07
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已评五星,期待回评https://bbs.csdn.net/topics/603958012

程序边界 博客之星 2022-01-07
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fundroid 博客之星 2022-01-06
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南淮北安 博客之星 2022-01-06
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已五星好评,原力满级9级号,五星好评,互评必回 https://bbs.csdn.net/topics/603955597

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内容概要:本文档介绍了基于 Matlab 实现的 TVFEMD-IMF 能量熵增量的数据降噪方法的具体项目实例,详细展示了从理论背景、项目特点到实现细节及应用领域的方方面面。文章首先介绍了项目的背景与意义,重点解决了非平稳信号中的噪声成分对后期数据分析带来的难题。文中提到的关键技术——时间变分滤波经验模态分解(TVFEMD),以及通过引入能量熵增量来进行自动选择IMF的有效方法。项目采用模块化设计理念,实现了从数据导入、TVFEMD分解、熵增量化计算直至最终信号重构全过程,并附带有详尽的代码解析与图形展示,便于理解和验证。除此之外,还包括详细的GUI界面开发指导和技术延伸讨论,探讨了如深度学习结合的可能性。 适合人群:具有一定数学建模和信号处理基础知识的专业人士,尤其是那些从事信号分析与降噪工作的科研工作者和工程师。 使用场景及目标:①适用于对各种复杂工况下(如工业、医药、通信等行业)所收集的非平稳、易混杂有强噪声的实际信号做前期净化;②为这些信号的后续精确特征抽取、故障诊断以及其他更高层次的研究打下良好基础;③同时提供了一个开放性的技术交流框架,鼓励进一步的技术革新和跨学科合作。 其他说明:该项目强调实用性和可操作性,不仅限于单一行业内的简单降噪任务,更致力于构建一套通用性强、拓展性高的信号处理工具包。同时也在积极探寻与其他前沿技术相衔接的发展道路,比如借助大数据分析、人工智能算法等现代科技手段,力求达到更佳的降噪成效并拓宽其应用范围。另外值得注意的是,为保证算法高效运行及结果可信,开发者还需关注数据质量预处理环节、合理挑选参数配置,做好边界条件处置等工作,以确保最佳的整体效果。

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