自动推导

通过MATLAB仿真Aloha和非坚持CSMA/CD算法，可以推导出坚持CSMA/CD算法并进行改进。

初学时，学习了永磁同步电机模型的推导公式。随后在MATLAB中，重新建立了永磁同步电机的模型，避免使用自带的模型。希望这些内容对您有所帮助。特别是在推导电压公式时，遇到了一些挑战，后来查阅资料解决了问题。

从零开始推导如何使用扩展卡尔曼滤波对CTRV模型进行过程建模。只需定义好状态向量，即可推导出任何CTRV过程模型的扩展卡尔曼滤波应用方法。

利用无锡地铁勘察扁铲侧胀数据，结合土工试验结果，总结出扁铲测验推导土体压缩模量的经验公式，为无锡地区扁铲技术应用提供参考。

黑白分明的公式推导，搭配直观的示意图，曼哈顿距离的详解文章讲得还挺透彻的。啥是曼哈顿距离？一句话：只能横着走或竖着走，不能斜着。想象你在城市街道上开车，就知道为啥这么叫了。 文章从公式入手，一步步拆解出|x1 - x2| + |y1 - y2|的来龙去脉。嗯，推导过程清晰，看起来还挺顺。比起欧几里得那一堆平方根，这个更省心，计算快、适合在离散网格或路径规划里用。 实际应用也不藏着掖着，作者还顺手推荐了一堆相关工具。比如说： 点云距离计算工具（双向局部距离） 环间距离计算（Matlab 开发） Wasserstein 距离（也挺常用） 代码部分偏数学，不是前端逻辑那种，但理解了这个原理，像你

基于Sklar的《数字通信-基础和应用》第二版第8章，展示了如何使用MATLAB重新生成文章中的图表，这些图表使用了Reed Solomon代码，是学习该代码的理想工具。

装饰器的强大，真的只有用过才懂。Python 的装饰器，你可以理解成是“函数的外挂”——不动原代码，还能给函数加点技能，挺灵活。像是日志、性能、权限校验，装饰器都能派上用场，适合做那种“切面逻辑”。装饰器的推导过程也不复杂，基本从函数嵌套、返回函数、再加上@语法糖，慢慢就能串起来。嗯，最重要的还是自己敲几遍代码，感受一下语法的味道。实际用起来，比如你想统计函数运行时间，就可以用time模块搭个装饰器；或者你想做缓存，提高函数响应效率，也可以搞个装饰器搭配functools.lru_cache。，套路挺多，组合也比较灵活。如果你平时也写些服务类代码，那装饰器几乎是绕不过去的工具，建议早点熟起来。

X-Y 分布的推导 为了确定 X-Y 的分布，我们可以利用指示函数和期望的性质。 首先，定义指示函数： $$I(x,y) = begin{cases}1, & x leq y0, & x > yend{cases}$$ 该函数表明，当 $x leq y$ 时，函数值为 1，否则为 0。 接着，我们可以利用指示函数表示 X-Y 的概率密度函数： $$p(x,y) = E[I(x,y)]$$ 其中，$E[cdot]$ 表示期望。 将指示函数代入期望公式，得到： $$p(x,y) = int_{-infty}^{+infty} int_{-infty}^{+infty} I(x,y) cdot p(

在几乎所有利用傅里叶方法表示和分析物理过程的领域中，傅里叶变换的实部和虚部之间存在着希尔伯特变换关系。在数字信号处理中，这种关系对于理解和处理因果序列的特性至关重要。本章将推导并探讨这些关系在解析信号与z变换中的应用，特别是如何利用希尔伯特变换关系来确定信号的复部分。这些理论不仅在理论研究中有重要价值，也在实际应用中广泛影响着信号处理领域。

这是DST2和IDST2中使用的反正弦变换中二维离散正弦变换的推导。