import matplotlib.pyplot as plt
t = np.linspace(0, 1, 500)
=np.sin(2*np.pi*10*t)+0.5*np.sin(2*np.pi*50*t)
noisy=+0.3*np.random.rand))
coeffs=pywt.wavedeoisy, “db4”, level=4)
coeffs【1:】=【pywt.threshold(ode=“soft”) for coeffs【1:】】
denoised=pywt.waverec(coeffs, “db4”)】
......
等到這段程式碼一出來，原本會場裡還聽得進去的學生，大部分頓時就懵逼了。
前面的理論尚且能靠理解跟上，可落到具體演算法實操，瞬間超出了多數人的認知範疇。
唯一能做的操作就是把手機拿出來拍照。
不管回去之後學不學，能不能學會，起碼現在這個態度是擺出來了。
沒辦法，演算法這玩意類似於數學，你會就是真的會。
不懂的，你就算對著答案拿過來一個字一個字讀，看不懂就是看不懂。
林曉倒是沒搞這個操作，因為他大概是把這段程式碼看懂了。
就這麼十幾行程式碼，根本不足以把所有的資訊寫出來。
周俊濤的操作應該是把傅立葉削平尖峰和小波保留細節放在一起做對比，從而讓下面的學生來理解小波變換在非平穩訊號處理中的優勢。
時間在高密度的知識輸出中飛速流逝。
不知不覺間，講座來到尾聲。
隨著PPT放映到最後的致謝，周俊濤放下手裡的粉筆，笑著說道：“傅立葉說：任何波形都是正弦波的疊加。圖靈說：智慧可以透過演算法模擬。”
“而你們這代科研人未來的方向，可以將二者深度融合，探索全新的可能。”
“好了，今天的講座就到這裡。”
話音落地，全場掌聲轟然爆發，熱烈且整齊。
這個時候，不管學到東西沒有，反正跟著鼓掌就完事了。
就在周俊濤收拾好資料、拿起公文包，準備起身離場的瞬間。
他忽然腳步一頓，轉頭看向全場，笑著開口補充道：“對了，差點忘了打個廣告。”
