2013 年 3 月 15 日，MathWorks UK 举办了一场学生竞赛，参赛团队聚集在一起执行一组 4 项任务，最终比赛由乐高 MINDSTORMS NXT 机器人尽快导航一组航点。 此文件交换提交收集了 4 个初步任务以及示例模型，任何人都可以探索和了解适用于 Lego MINDSTORMS NXT 硬件的 Simulink 支持包的工作原理。 任务是： 任务 1：在模拟中和在机器人本身上旋转您的机器人。 比较结果以查看它们是否匹配。 任务 2：探索并尝试使用示例目标航路点模拟地板上的机器人，更改控制器参数以查看行为变化。 比较结果。 任务3：在真实机器人上运行与上一个任务相同的算法，并记录实时历史记录。 与之前的模拟进行比较。 任务 4：针对任意一组航点设计和模拟算法，探索算法以找到点之间的最短距离。 此示例将这个 Simulink 支持包用于 LEGO MINDS

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2月22日打卡学习记录 一开始把Aliyun和Docker账号搞混了，出了很多模型奇妙的bug最后还是好不容易在最后关头跑通了。。太难了我的天。 通过pycharm终端构建图像 将图像推送到我的注册表 成功记录得分：-16 2月26日打卡学习记录 因为数据很多，所以我们使用tsfresh来生成功能，只是一个自动的功能工程，然后套入了模型。 后续思路是使用transformer来进行预测。

1.输入每个选手的数据包括编号、姓名、十个评委的成绩，根据输入计算出总成绩和平均成绩（去掉最高分，去掉最低分）。 2.显示主菜单如下： 1）输入选手数据 2）评委打分 3）成绩排序（按平均分） 4）数据查询 5）追加学生数据 6）写入数据文件 7）读取数据文件（自己另加的） 8）退出系统。 源码可直接下载使用，只要把里面的文件保存和读取的路径改一下就可以

读入散点数据文件，生成不规则三角网，能根据输入的起算高程计算体积，绘制散点和 三角网图；

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本文针对齿轮箱故障检测与诊断问题，运用信号处理和神经网络等相关知识，构建了小波变换模型、1D-CNN 模型进行齿轮箱工作状态的分析。综合运用 MATLAB 和 Python 等软件编程求解，通过模型参数调整使 1D-CNN 模型效果趋于最优，最终得到较为准确的诊断结果。对于输入神经网络的数据，进行训练集与测试集的划分以及归一化、编码分类标签等操作便于模型训练。 有问题欢迎私信沟通交流，共同学习！ 参考文献 [1] 李鹏, 孔凡让, 何清波. 齿轮箱状态监测中的振动信号多标度分析[J]. 计算机工程, 2011, 37(14):242-244. [2] 杨永灿, 刘韬, 柳小勤,等. 基于注意力机制的一维卷积神经网络行星齿轮箱故障诊断 [J]. 机械与电子, 2021, 39(10):6. [3] 梁睿君, 冉文丰, 余传粮,等. 基于 CWT-CNN 的齿轮箱运行故障状态识别[J]. 航空动 力学报, 2021, 36(12):9. [4] 吴春志, 江鹏程, 冯辅周,等. 基于一维卷积神经网络的齿轮箱故障诊断[J]. 振动与冲 击, 2018, 37(22):6.

复合天线的心脏形方向图 直立天线的无方向特性和磁性天线 的双值性叠加出心脏形单向特性