我不知道搞我这个方向应该选择哪个语言,如何学习,请高手指教!!

ruixiang6 2006-12-21 10:07:05
本人研一,本科是电气自动化,现在的研究方向是信号检测与处理.院里软硬件条件不好,导师又是搞理论的,太郁闷了!

导师的方向主要是数字信号处理(偏理论算法),小波变换,混沌理论,多重分形等等.

我本人过去的梦想是:如果搞软件,就用C#,ASP.NET搞WEB开发.如果搞硬件,就搞ARM和LINUX开发.

可惜呀,一失足成千古恨!现在如果搞硬件的话,只能走DSP的路,可是导师太偏软了,如果搞DSP算法,估计头都大了.

请高人指点我该何去何从,如何选择语言?光学C还是也学C++,VC有必要吗?反正.net忍痛放弃了.

谢谢!
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ruixiang6 2007-01-04
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最后顶一次!

再来三个回贴后,绝对结贴!说的好的给一半分,另外人平分。
leeber 2007-01-04
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对你的情况深有体会。我大四跟导师做项目的时候,实验室就有些研究生,整天无所事事(这不是他们的错,是老师手头没项目。)估计你的导师也差不多,没做个什么实际的东西,不过理论很强,分析起来头头是道。
对于这样的环境,你是抓紧找点机会做个实际点的东西。特别是和硬件相关的。你说的c和linux和dsp应该说都可以,取决于你能找到哪个机会了。有了机会,就会深入了解他们,进而工作有了项目经验也不用愁了。
抓紧找个实际点的,不仅仅是理论研究的机会才是当务之急!
ruixiang6 2006-12-27
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不是不好,而是不好找工作
losky 2006-12-27
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理论不好吗?
我也要考研搞理论
ruixiang6 2006-12-24
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顶一下,继续求助..
ruixiang6 2006-12-22
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顶一下,继续求助..
lbing7 2006-12-22
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就目前来看,和硬件相关的,C语言还会在相当长的一段时间内继续引领这个潮流
火焰射手 2006-12-22
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DSP不好么?呵呵,你觉得简单的东西别人也觉得简单,竞争对手就多,难以建立自己的优势。
YouTuBe 2006-12-21
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嗯
内容概要:本文介绍了WiFiSupply斯普莱WFS7000XB-F 5.8G 300M裸装防水型工业级大功率机载无线AP基站,该设备支持5.8GHz全频段(4920MHz~6100MHz),采用2T2R MIMO技术和TDMA时分多址机制,具备高达300Mbps的无线速率和150Mbps以上的实际吞吐量。设备发射功率达30dBm(1000mW),接收灵敏度为-96dBm,支持点对点桥接最远150公里以上。产品具备IP68防护等级,可在-45℃~85℃极端环境下稳定运行,支持POE双电源冗余供电,集成防浪涌、防静电、电磁屏蔽等多重防护设计。搭载斯普莱自研AI智能FastRoaming技术,实现20ms内的快速无缝漫游切换,支持VLAN、QoS、VPN、防火墙、巨量安全隧道等多项高级网络功能,并可通过云平台或本地进行集中管理,适用于工业4.0、智慧物流、AGV/AMR小车、无人机遥控等多种场景。; 适合人群:从事工业自动化、物联网、智能物流、无线网络工程等相关领域的技术人员及系统集成商,具备一定网络基础知识的工程师或项目决策人员。; 使用场景及目标:①用于AMR/AGV/RGV、巡检机器人、无人叉车等移动设备的高速稳定无线通信;②实现远距离无线桥接与全覆盖,如港口、矿山、仓储、轨道交通等复杂环境下的数据传输;③构建高安全、高可靠工业无线网络,支持PLC协议传输与远程集中管控; 阅读建议:此资源详细展示了产品的技术参数与应用场景,建议结合具体项目需求重点查阅其无线性能、防护等级、漫游能力和安全机制,以便在工业现场部署中发挥最优效能。
内容概要:本文围绕二维稳态热传导偏微分方程,研究在具有指定边界温度条件的方形壁内采用高斯-塞德尔迭代法求解各节点温度分布的问题。通过将连续的导热微分方程进行空间离散化,转化为代数方程组,并利用高斯-塞德尔迭代法进行数值求解,详细阐述了算法的数学原理、迭代过程、收敛判据及编程实现流程。文中提供了完整的Matlab代码实现,通过对温度场的仿真计算,验证了该方法在处理稳态导热问题中的有效性、精度和收敛稳定性,有助于深入理解数值传热学的基本思想与计算技术。; 适合人群:具备传热学、数值分析基础以及Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员或高年级本科生。; 使用场景及目标:①掌握稳态热传导问题的数值建模与离散化方法;②深入理解高斯-塞德尔迭代法的原理及其在偏微分方程求解中的应用;③通过Matlab编程实践提升科学计算与仿真能力,适用于能源、材料、机械等领域的热分析与工程仿真研究。; 阅读建议:建议读者结合传热学基本理论,首先理解导热控制方程和边界条件的物理意义,然后逐步阅读并运行所提供的Matlab代码,观察不同网格密度、松弛因子和收敛阈值对计算结果精度与迭代效率的影响,以深化对数值算法稳定性和收敛性的认识。

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