有學習方向的時候，感覺其余什么都是浪費時間。 上次的程序化讀文獻，讓我找到更多著手點。對于如何學會文獻中的算法，結合數學建模的余熱，思考以備明日之繼續深入。 以ANN模式識別與基于BEM信道估計為例。對后者，我的學習過程是，1.搜索中文論文，從李昕

有學習方向的時候，感覺其余什么都是浪費時間。

上次的程序化讀文獻，讓我找到更多著手點。對于如何學會文獻中的算法，結合數學建模的余熱，思考以備明日之繼續深入。

以ANN模式識別與基于BEM信道估計為例。對后者，我的學習過程是，1.搜索中文論文，從李昕那篇碩士論文找到BEM基函數，而后迅速得到單信道的基系數，但是未能理解塊內采樣點以及錯誤的使用了基系數返回估計h時，與之相乘的不是前n個點。隊友全憑本能，使用了插值。2.后來看了多半個下午的英文文獻，而后對OFDM以及導頻法分別花了很長時間，最終做QAM的時候已經沒有經歷。之所以看導頻法跟OFDM，是因為看過的文章都似乎在那個基礎上再使用BEM，并猜測題中所說減少頻率就是指先使用導頻，本希望這也能解決對塊采樣的疑惑。

后來從mike的博客中，感覺自己一開始就沒明白信道的含義。自己首先應對整個學習過程有明確的問題提出，并及時回答自己，糾正方向。搜索閱讀固然重要，但每次都指望英文文獻或中文論文會把基本原理講述清楚的觀念不一定正確。以現在的ANN模式識別為例，現在已有問題如下：1.對ANN還算有點基本了解，訓練樣本的輸入輸出形成一套權值，輸出可作為模式識別，那篇文章指出的是用搖擺曲線提取的特征值作為輸入。是不是所有的有輸入輸出關系的東西都能用來做模式識別，怎樣才能確定輸入中含有了與輸出有實際對應的邏輯關系？2.特征值如何提取3.穩定不穩定模式的規則是不是就是單機的搖擺曲線是否趨于無窮大？

我感覺要是想解決第一個問題，我又要開始搜ANN的基本原理類的東西，第二個問題是趨于實踐ANN，第三個問題又要系統思考單機與多機失穩不同的定義。暫時忽略第一個問題，回頭用ANN適用條件來搜索下。

除此之外，要學HADOOP，就要學JAVA類才能看懂具體的MAP類編程。還要看失控那本書，這是種純粹品味別人思想的過程。

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總結

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