均匀分布

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。

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

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。

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。

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

均匀设计法，听起来挺高级对吧？其实它就是通过合理安排不同变量的组合，你找到最优解。在优化小米多糖提取工艺这类实验中，均匀设计法就能快速为你确定关键因素，并提高实验效率。比如，液料比、提取时间和提取温度三个因素就是关键。研究结果显示，最佳提取条件是液料比 21.7:1、提取时间 2.19 小时、提取温度 72.3℃，这样能让小米多糖的收率最大化。你要是做类似的实验，可以参考这篇，绝对能帮你节省不少时间。而且，文中还有多实用的工具链接，比如提取工具、数据提取工具，蛮有的。可以去看一下，顺便给你一些灵感！

这篇MATLAB实践介绍了如何使用每个样本的B位范围对语音样本进行均匀量化。文章展示了在选定比特率下，未量化信号、量化信号和误差信号的变化，以及信号和误差功率密度图频谱，同时分析了量化误差信号的直方图特征。

这篇文章探讨了如何利用Matlab编程实现自由曲面透镜的设计，特别是在均匀照明方面的应用。文章详细介绍了二次配光设计的方法与实现过程。

在显著性水平为0.05的条件下，探讨了检验骰子均匀性的统计方法，包括最优状态估计卡尔曼滤波、h∞滤波及非线性滤波的应用。