非均匀格点

应用窗函数抑制泄露，并基于稀疏性使用MATLAB实现。

四阶非均匀线性阵列的 MATLAB 实现，是那种看起来有点“硬核”，但上手后就停不下来的代码资源。它把几个信号里的“老熟人”——互质数组、嵌套结构、波束形成统统拉到一块，玩出了不少花样。整个设计思路蛮系统的，代码结构也比较清晰，适合你研究阵列优化、搞点方向图模拟啥的。 四阶 NLA的思路蛮有意思，不走传统等间距路线，讲究非均匀分布。就像摆天线不按常理出牌，目的就是提升分辨率和抗干扰。比如加几个点插在原阵列中间，立马就能让你看到方向图边缘收敛多了，旁瓣也压下去了。 代码里核心逻辑藏在几个函数里，像design_array.m用来生成阵列坐标，beamforming.m负责加权合成，evaluat

Matlab开发——MIMO检测中使用的格点约简算法模拟器。该算法优化多输入多输出系统的检测性能。

这个函数计算具有网格点x和网格值y的拉格朗日多项式在给定点的值。这个功能基于重心法实现，并且经过了矢量化优化以提高运算速度。网格点x是一个行向量，网格值y是一个矩阵，每一行代表一个多项式在不同网格点处的值。返回的矩阵p中，p(i,j)表示第i个多项式在点t(j)处的值。

缎蓝园丁鸟优化算法（ISBO）其实挺有意思的，它是一种优化算法，专门用来那些复杂的优化问题。如果你对算法优化有兴趣，非均匀变异策略和非线性权重的应用值得一试，是在实际问题的上效果蛮不错的。ISBO 在多实际应用中都表现得稳定，适合做一些复杂的工程应用。如果你要用它来做某些参数调优，尤其是在机器学习、深度学习等领域的任务中，它会帮你优化得更好。哦，对了，相关的一些文献也挺有用，像 MATLAB 的非线性编程算法、粒子群优化算法这些，都可以作为不错的参考资料。你可以参考下这些链接，你更好地理解 ISBO 算法的使用场景和优势哦。

格子点法生成均匀设计表，利用MATLAB编写了计算机程序，确保设计表具有最小化中心化偏差值的特性。

非均匀分布哈希算法（hash(pavarott) = 3170972965401 24 = 537 0 511 512 767 768 895 896 1023 512 256 128）在阿里巴巴分布式数据库解决方案cobar中的应用，将数据库分为分库1、分库2、分库3和分库4，实现数据的有效路由与管理。

深入剖析NURBS曲线原理及其实现手法，全面系统，值得细读。

该算法通过在目标像素周围区域内搜索最均匀的掩码来实现图像降噪。算法使用 5x5 像素的方形邻域和 3x3 掩码评估每个掩码区域的灰度均匀性，并将目标像素替换为 5x5 搜索区域内找到的最均匀 3x3 掩码的中心像素值。 该算法的理论基础来源于 Nagao 和 Matsuyama 在其论文《边缘保持平滑》中提出的方法。

均匀参数分布在电路模拟中的应用 在电路模拟中，参数分布对电路性能有着重要影响。常见参数分布包括高斯参数分布、均匀参数分布以及随机范围参数分布。蒙特卡罗分析常用于评估参数分布对电路性能的影响，其迭代次数由分析语句中的“MONTE=val”决定，val一般取值为30。 坏情况分析则关注参数极端情况对电路性能的影响。通常选取参数统计分布的±2σ或±3σ值，并进行不利组合，例如Fast、Slow、FF、SS、FS等，模拟电路在此种情况下的性能表现，以调整电路设计参数，优化电路设计。 温度特性分析通过.TEMP语句或.DC、.AC、.TRAN语句中的TEMP参数规定电路模拟温度。HSPICE允许用户规定