王明贤周报20190408
1.上周主要帮师兄整理大论文，同时发现自己论文问题及时修改。
2.接下来赶紧把论文格式调一下准备投出。
3.关于工程：自己有些想法，还需要与老师讨论。
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郑晓晴周报2019.4.7
1.小波滑窗问题用matlab的一个函数解决了，本来以为要学习matlab比较麻烦，没想到很快程序就跑通了，果然语言还是有很多共通之处。
2.小波+lstm预测目前有三种方案，第一种，将原始序列三层分解，训练一个低频三个高频四个模型。第二种，将分解得到的高频信号整合，训练一个低频一个高频两个模型。第三种，小波包分解，把每次分解的低频高频数据都进行分解，三层分解需要训练八个模型。目前实验结果，三种方法预测纵摇的RMSE都为0.14左右，不如只用lstm预测的0.06左右。
3.开始写预测演示系统的软著。
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张涛周报20190406
本周工作如下：
1. 雷达信号：多目标回波本周基本调试完成，下一步要开展如何提取峰值工作。其难点在于多个目标混叠的情况下信号的分离。这部分目前应该比较成熟，可以查找相关文献解决。同时，要开始做后期异常检测的工作了。
2. 装发项目：开了两次讨论会，基本明确了大体内容。下周可能要开始进行设备采购，已经安排明贤等再次确认设备。同时，语音识别任务被压了上来。这个任务和帕金森今后的应用比较类似，不同的在于其后端。因此，目前安排马天宇做语音识别，可以借助科大讯飞等外部力量进行。重点在于前段的噪声过滤，这个和帕金森异曲同工，可一箭双雕。且随着识别任务的完成，期望同时将帕金森布置到Linux系统。这样今后可以做出一款硬件原型出来。
3.索道项目：开始进行最后的收尾与联测，邀请小白友情加盟，增强了信心。发现小白这些年进步很快，相比之下我已经落后了。小白提出了很多极好的建议，可以作为第二期的工作内容（如果还有的话）。同时，由于目前人手原因，放弃了索道大数据的项目。一个一个来吧。
4. FPGA项目：目前项目已经复活，本周沟通了具体需求和设备合同，下周开始努力干活，本月还要去石家庄几天。
5. 三年级毕业：终于告一段落，在今年各种不利叠加的情况下，希望几位同学都能顺利毕业吧。
6. PPT构思：5月份的第七届全国智能信息处理学术会议(NCIIP 2019)已经发出了两轮邀请，要求我去做一个大会报告，内容还是属性拓扑。实在不好推辞的情况下考虑去一趟了。本周在李和合的催促下进行了构思，后面还要仔细想想。
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2019.4.1孙浩周报
1.本周主线任务可以说事辅助师兄进行论文撰写和修改以及数据整合与分析。因需要总结前人们的研究一周时间快速阅读了相关论文30篇左右，快速进入一个领域了解目前研究现状，短时间阅读大量文献可以说是一个直径。就目前对索道利用深度学习进行故障预测的研究为空白。
2，空闲时间接着上周看了看道路故障的论文，之前和师姐再聊过，通过距离进行故障判断误差太大，但根据论文与现实情况，用速度数据也无法进行有力的论证，导致速度变化的因素有很多，不能直接因速度瞬时发生变化就判断发生事故（此为我个人观点，请大家指正）。要是再加上方向突变等因素可能更有说服力。
3.刚简单看了索道下一步的指示，不赘述。
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薛在发周报2019.4.1
本周主要做一些辅助性的工作，这让我想起了老师之前展示过的一幅图，说的是一个人的自信程度，先上升，再下降，然后再上升，感觉这周基本上都在下降的状态，因为针对开题文档的文字性的修改和一些语言的表达完全没有头绪，但这期间也听老师讲了一些内容，算是一种学习吧。
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20190401王明贤周报
上周1.主要工作围绕开题展开，开题报告，反反复复修改，万事开头难。
2.关于项目简单做了思考，待老师开题回来，再做仔细分析。
3.周五帮师兄弄了一下论文，感觉他现在问题还有不少，压力挺大。
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张亚娟周报2019.4.1
继续辅助整理了河北基金结题报告。
2.学习了一下主成分分析，并且自己跟着原视频敲了敲代码，打算在之后的组会讲一下。
3.上周让蒋培培学姐又帮着看了看专利，然后又修改了修改。
4.组会上荣美提到了BP算法，打算自己有时间也推导一下公式。
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2019.4.1周报蒋培培
1.雷达方面目前实现了单目标速度随机变化的模拟，这个模拟应该问题不大，在多目标实现的时候存在一些问题，可能是我前期的实现思想有问题，到后期仍然需要改进。
2.组会，温故知新吧，对前期没有理解的东西，在大家的讨论下有了新的理解。后期扔需要自己在过一遍。
3.论文修改，让组内的小伙伴们又帮忙看了看，提出了点修改意见，又修改了一部分。修改说明已经写完。目前万事俱备只差小伙伴在帮我看看英语了。
4.简单的实现了几个编程。发现c的执行效率要比Python高好多，不知道还有没有精力去学习一门新的语言。
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郑晓晴周报2019.03.31
1.整理修改项目开题报告相关文档。
2.lstm方面下一步应该进行六维数据输入进行预测，还有把输入数据改成数据流输入格式。可能存在的问题是输入流数据训练数据怎么划分，是设定损失函数下降到一定数值还是读入数据达到一定数据量。
3.小波方面数据分解后因为lstm是滑窗预测，会导致数据减少，造成数据无法重构。考虑下一步将高频部分整合，只训练低频高频两个模型。
4.组会讲到了bp算法后，又让我想起了很久之前想把算法公式推一遍的想法，什么时候能把课余时间的一部分用来学习。
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2019.3.31周报-荣美
1、减量式的论文前小半部分翻译完了，梦奇师姐负责的后边的大半部分，估么着下周就能给老师看了。
2、然后是于老师的那个代码，本来以为好了，结果碰了一下还是有问题，筛选完之后就立即把对象删除了，导致后边遍历时出错，还需要改，感受就是自己编代码这部分太弱了，花了很多时间还是没整利索，会赶快弄完，争取不再耽误太多时间。
3、然后就是组会时培培学姐说好好看看BP算法，大家会感兴趣，就花了天时间深入学习了一下，推导了一遍，也不知道给大家讲明白了没有，不过对自己而言收获还是有的。
4、关于GCN输入输出是否涉及图结构的变化以及具体的训练过程，正在看相关论文，英语基础太差，看起来有点麻烦，得一直翻译，进度有点慢。
5、最后是老师交代的GCN解决数据冗余的问题，我在这儿做深刻反省，这部分还没有看。。。
6、总结一下就是这周时间被我分的太零散了，一会弄这个，一会儿弄这个，“正经事儿”都没干，一星期奏过去了。
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