最近无意中阅读到一篇2012年《Advances in Acoustics and Vibration 》中介绍chirplet分解的文章，突然茅塞顿开，关于chirplet分解，这是信号压缩感知的一个重要算法，和分数阶傅里叶变换、匹配追踪算法、时频分析有着非常密切的联系，园丁的研究方向正是信号处理，对这里领域也非常感兴趣，但是chirplet分解步骤非常复杂，原理也很晦涩，我看了近两年的论文，一直没能完全理解它的原理，今天偶然读到"Fractional Fourier Transform for Ultrasonic Chirplet Signal Decomposition”这篇文章，一时兴起，就针对文章做了一个仿真，终于理解了chirplet分解的原理，真是有一种欣喜若狂的感觉。
     说到科研，确实是很伤脑筋的一件事情，也许我们投入很多时间都不一定有效，但我认为，更多时候是我们的方法不对，比方今天理解的这个算法，在之前看到的文章多半是介绍大致原理，而没有将问题的本质和算法的细节做介绍，会给人云里雾里的感觉，但是当我们读到真正对该领域有研究的学者写的文章，往往就能拨开云雾，豁然开朗，我认为这就是有效积累，如果说我们在研究方面迟滞不前，只能说我们研究得不够透彻，或者没有获得高人指点，也就是园丁常说的有效积累。
    为什么要写这篇文章呢，园丁希望把某种"既定法则"和大家分享，当我们做一件事情，不断遭受失败，或者完全没有进展的时候，我们千万不要自暴自弃，或者马上就放弃，往往是因为我们缺少某种稀缺的资源，导致我们的失败！
    前一段时间，有一位印度的研究生看到我在IEEE上发表的文章，就直接发邮件联系我，希望我把仿真代码发给她，我也非常乐意地帮助了她，我觉得这是一种很好的搞研究的办法，直接找最有效的积累，直接找最能帮助他的人，这就是上面讲到的"某种稀缺的资源"，或者说是成事的"某种既定法则"。
   后记：科研的道路确实是很辛苦的，但是当我们获得足够的"有效积累"以后，这一现状将发生彻底的改变，它也可以是一次非常精彩的探险，所以当我们碰到困难的时候，一定记住，我们的失败和我们缺少某种稀缺资源有关，也就是我常常提到的"信息决定信心"，愚公移山，只能说精神可嘉，然而真正能够克服困难的，应该是某种“有效积累”。如果你很努力，但你没有成功，那么就是你的积累不够有效，仅此而已！ 与天赋无关！与运气无关！