知識的學習一般來說有兩個過程，第乙個是摳細節，理解知識，另乙個是將知識點進行總結歸納融入到自己的知識體系中。如果工作學習過程中需要用到該知識點的時候可以很快的提取出來。
在這幾年的學習以及研究生活中，我也陸陸續續的鑽研過一些演算法，但是很多東西，都是當時懂了，但是過了一段時間，可能就忘記了，等到需要使用的時候，又需要花費大量的時間去重拾這些細節，因此將自己的理解記錄下來是一種很好的習慣。一方面是完成乙個知識記錄沉澱的過程，另一方面，在寫作的時候，會促進自己對該知識點的理解，很多東西自己感覺懂了，但是和別人講得時候貌似又講得是不到位，這說明還是沒有搞懂。記錄的方式能督促自己查詢更多的資料將該知識點理解得更深刻一些。
出於上面的原因，我決定以後對於自己的理解得知識點以部落格的方式展示出來，自己提高的同時，如果能夠幫助更多的對該領域有研究的同仁則是莫大的欣慰了。目前的計畫是對以下幾個方向的梳理：
一、導航、制導與控制
作為宇航學院待了六年的「老人」還是有必要介紹一下專業知識，督促自己學習的同時如果能夠幫助學弟學妹對專業有些許了解，那也是極好的了。
導航：包括座標系介紹以及座標系轉換、導航器件（慣導器件，gps）、姿態更新方法以及對比（理論與實際）、初始對準、誤差方程、卡爾曼濾波與組合導航。
控制：控制系統介紹、傅利葉變換、pid控制器、超前滯後矯正、前饋矯正、模型辨識、計算機控制系統的實現。
嵌入式系統：介紹嵌入式系統的基礎，中斷、定時器、通訊（spi、i2c、uart）、pwm、電機驅動、軟體架構。
二、機器視覺
攝像頭：ccd以及cmos介紹，以及攝像頭標定與矯正。
影象處理基礎知識：影象預處理技術（腐蝕與膨脹，影象濾波演算法）、分割。（這部分需要在opencv以及matlab中實現）。
影象目標跟蹤演算法分析：meanshift演算法、粒子濾波演算法、ct、ftc演算法、tld演算法、相關濾波跟蹤(mosse、kcf、dsst以及其改進)。
三、機器學習
對常用的演算法進行實踐，以python語言實現andrew ng課程中的課程作業，以及《機器學習實戰》還有《統計學習方法》中的演算法，總結在使用過程中，模型的選擇與對比，以及引數的調節過程。
想要分享的東西還是挺多的，不過很多東西自己也是在慢慢的學習，理解可能也不太到位，希望自己能夠把這些東西都寫完。
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