数字计算

介绍了使用Matlab进行数字通信原理的仿真计算，涵盖交织、滤波器、部分响应系统、扩频以及ASK、FSK、PSK、QAM、MSK和OFDM等各种调制技术。同时，对信号与系统、随机过程等数学基础进行了仿真，适合初学者打好基础。

数字相似度的计算一直是个老大难，是在需要判定两个数“有多接近”而不是直接比大小的时候。NumberSimilarity用上了sigmoid 算法，这个点子挺妙的。你可以理解成它把两个数之间的差距“压缩”成了一个介于 0 和 1 之间的相似度值。越接近，值越接近 1，挺适合用在分类、推荐、阈值判断这类场景里。 sigmoid本来是神经网络里常见的一种激活函数，这里拿来做距离映射，既直观又好调。你可以自己设定灵敏度，像是k 值就挺关键，调高它相似度响应更陡，适合精度要求高的场景。 实现也不复杂，大致长这样： function similarity(a, b, k = 1) { const di

疯狂排列组合工具能够准确计算任意数字之间的排列数和组合数，功能非常强大。

这个脚本的功能是将输入的数字中所有的数字相加，例如输入数字548012410121将得到29，这个结果是所有数字的总和。

在MATLAB开发中，计算数字高程模型（DEM）的8连通邻域曲率是常见的任务。曲率是描述地形起伏变化的重要参数，通常用于地形分析和特征提取。以下是计算8连通邻域曲率的基本步骤： 获取数字高程模型数据，通常以矩阵形式表示。 定义邻域：8连通邻域指的是每个像素周围的8个邻居。 计算每个像素点的曲率：利用二阶差分计算法，结合相邻像素点的高程值来估算曲率。 结果分析：生成曲率图，分析地形变化。 通过以上步骤，MATLAB能够有效地计算和可视化DEM数据的8连通邻域曲率，用于地形分析、洪水模拟等多种应用。

直方图计算基于定义，对于具有256级灰度（通常L=256）的大小为MxN的灰度图像f(x,y)，其灰度直方图hist[0…L-1]可通过以下方式计算：初始化hist[k]=0; k=0,…,L-1，然后统计hist[f(x,y)]++; 对于x=0,…,M-1, y=0,…,N-1。最后，通过归一化操作得到归一化直方图hist[f(x,y)]/=M*N。Matlab中提供了函数imhist()用于执行这些操作。

第三版的数字信号处理基于计算机的方法的英文答案。

matlab开发-从数字到数字转换。利用工程符号将字符串转换为数字。这些工程符号基于SPICE3标准。

计算机取证的技术进展越来越有意思了，尤其是跟信息安全、AI 还有数据挖掘这些技术融合之后，玩法挺多。像现在不少网络协议在设计的时候，都会顺手留下点“证据”方便以后取证，真挺机智的。Recursive session token、TCP traceback这些技术听着高级，其实就是帮你顺藤摸瓜，找到谁在搞鬼。取证工具也越来越聪明了，多都搭了机器学习和神经网络的顺风车，自动提取线索、模式识别什么的，省了不少人工排查的功夫。嗯，你要是做安全相关的前端，稍微懂点这块，还真能帮你补齐一块盲区。顺手推荐几个相关资源，都是干货：数据挖掘与信息安全探讨，说白了就是怎么用数据挖掘提升安全监测的精度大数据与 AI

这是未经处理的USPS原生数据，可供自由下载和使用。