目录迫零均衡器 最小均方误差均衡信道均衡的基本原理就是对经信道传输后抵达接收端的信号进行与信道特性相反的处理，可以视作反向滤波，用于抵抗不理想信道引起的信道失真，并最终将接收到的信号准确恢复出来。均衡技术实际上是一种补偿技术，主要是为了弥补信道中各种失真尤其是符号间干扰（ISI)对于信号的影响，因此，在设计均衡器的时候，通常是先经过信道估计获得信道特性之后再设计的。毫米波信道一般都是频率
一、正交设计与均匀设计的对比1、正交设计的特点： ①更适用于因素数目较多而因素水平不多的实验；②为了保证整齐可比性，实验次数至少是因素水平数的平方。2、均匀设计的特点：①用于多因素多水平的实验设计中具有很大的优越性；②只有均匀分散性（保证选取的样本点具有代表性），没有整齐可比性（不能用直观分析法）；③实验次数一般是因素水平的数目，或者是因素水平数目的倍数，而不是水平数目的平方，因此当因素数目较多时
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2023-11-28 11:44:12
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最近在研究图计算的性能，需要构造不同的测试数据对图算法进行压测，其中就涉及到均匀图的概念。因为做的是理论测试，因此就需要一种理论上绝对均匀的图测试数据，接下来我们就讨论一下绝对均匀图的生成。一、何为绝对均匀图？为了方便讨论，我们只讨论无向图，而且图中的边是无权值的，且两点之间只能存在一条边，即边仅代表结点之间的关联。从图论角度出发，我们都知道图都是由结点以及结点之间的关联边组成的。直观上理解，绝对
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2024-09-25 10:41:48
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电子科技大学 实验设计方法绪论实验：去做实验验证某个已知结论；试验：去做实验探索某个未知结论。 实验设计方法：把数学上优化理论、技术应用于试验设计中，科学的安排试验、处理试验结果的方法。或者是，采用科学的方法去安排试验，处理试验结果，以最少的人力和物力消费，在最短的时间内取得更多、更好的生产和科研成果的最有效的技术方法。田口正交设计法，Taguchi 田口玄一。 华罗庚优选法，华罗庚是中国的实验设
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2024-01-01 10:37:00
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1.简介正交试验设计法(Orthogonal experimental design), 是从大量的试验点中挑选出适量的、有代表性的点，应用依据迦罗卡瓦理论导出的“正交表”，合理的安排试验的一种科学的试验设计方法。（假如进行测试时有大量数据和大量场景，可以依据类似于穷举法来设计一个正交实验。）2.解释 正交试验设计法分为： ◆指标:通常把判断试验结果优劣的标准叫做试验的指标 ◆因子(因素Facto
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2023-12-24 14:20:59
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试验设计必须遵循以下原则：重复、随机、局部控制。重复即每个处理都要有至少2个试验单位，目的是估计试验误差，降低试验误差。若只有1个观测值，无法估计试验误差。平均数抽样误差估计值大小与重复次数的平方成反比，适当提高重复次数课降低试验误差，但重复次数过多，试验动物也将增多，初始条件难达成一致，不一定降低误差。若初始条件差异大，可多重复几次。随机即随机分组，避免主观倾向，排除非实验因素的影响，目的是获得
正交试验法的特点有：(1). 试验点的分布是均衡的。均衡分散性是用正交表安排试验的最重要的特点之一。(2). 各因素水平出现的次数相同。因素各水平在试验中变化有规律，试验结果用平均值就能方便地进行比较，这种特性称为整齐可比性。选择正交表的原则：(1).能容纳所研究的因素数和水平数。(2).选用试验次数最少的正交表。1.3.2均匀实验设计方法不考虑整齐可比，而让试验点在试验范围内充分均衡分散，则可以
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2023-11-25 17:46:42
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# 均匀分配Java实现
## 引言
在开发过程中，有时候我们需要将一组数据按照某种规则均匀分配到多个目标上。本文将教会你如何使用Java实现这一功能。
## 问题定义
我们需要将一组数据按照均匀分配的方式分配到多个目标上。具体来说，我们有n个数据和m个目标，我们希望每个目标上的数据数量尽量相等。
## 解决方案
我们可以使用以下步骤来实现均匀分配的功能：
1. 计算每个目标上的数据数量：
原创
2024-02-14 07:29:27
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一、Java流程控制1.用户交互Scanner基础语法//基本语法：
Scanner s=new Scanner(System.in);
//通过Scanner类的next()与nextLine()方法获取输入的字符串，在读取之前我们一般需要使用hasNext()与hasNextLine()判断是否还有输入的数据
//举例：
package com.study.scanner;
import
# 使用Java实现随机数生成的均匀分布
在编程中，随机数的生成是一项常见的需求。在Java中，我们可以使用内置的随机数生成机制来实现均匀分布的随机数字。本篇文章将指导您通过几个步骤来实现这一目标，并解释每一步你需要做的事情及相应的代码。
## 实现流程
以下是实现随机数均匀分布的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的Java类 |
原创
2024-08-24 07:49:28
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简介：一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。 场景引入：比如你有 N 个 cache 服务器（后面简称 cache ），那么如何将一个对象 object 映射到 N
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2024-06-26 10:23:52
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原创：hxj7
本文介绍了拒绝抽样（Reject Sampling）。
前文《R-概率统计与模拟（三）变换均匀分布对特定分布进行抽样》介绍了通过“变换均匀分布”来对特定分布进行抽样的方法，但是该方法需要知道累积分布的解析表达式及其反函数，所以有一定的限制。其实，我们最常接触的还是 ，根据 抽样往往更直接。比如，均匀分布的 就很简单，对
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2024-05-20 19:18:12
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# Java中的均匀分布
在数学和统计学中，均匀分布（Uniform Distribution）是一种简单但常用的概率分布。均匀分布表示在一个有限的区间内，每一个数值都有相同的概率被选中。在Java中，我们可以使用一些内置的类和方法来模拟和处理均匀分布。
## 均匀分布的概念
在统计学中，均匀分布是一种简单的概率分布，也被称为矩形分布。它的特点是在一个有限的区间内，每个数值的概率密度相等。均
原创
2023-08-09 20:25:25
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# Java均匀日程算法
## 介绍
Java均匀日程算法是一种用于平均分配任务到多个时间段的算法。它可以帮助我们更好地安排任务的执行时间，以提高工作效率和资源利用率。该算法主要通过计算任务总量、时间段数量和任务执行时间，然后将任务均匀地分配到每个时间段。
## 算法实现
以下是一个使用Java编写的均匀日程算法示例：
```java
public class UniformSchedu
原创
2024-01-20 07:28:08
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# 均匀分布及其在Java中的应用
均匀分布是概率论和统计学中的一种重要的分布类型。在均匀分布中，所有事件发生的概率是相同的，但这并不意味着它们总是会在相同的时间或空间发生。均匀分布常用于模拟和随机抽样等应用场景。本文将探讨均匀分布的基本概念，如何在Java中实现，以及如何使用这些技术解决实际问题。
## 均匀分布的基本概念
在均匀分布中，定义了一段区间 `[a, b]`，在这个区间内的每个
原创
2024-10-28 05:52:38
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## JAVA文字均匀排列的实现指南
今天，我们将学习如何在Java中实现文本的均匀排列。均匀排列指的是在给定的输出宽度内，将一段文本的每一行中的单词按比例分配空格，使得文本看起来更加整齐美观。以下是整个实现过程的概述。
### 实现流程
下面是具体的实现步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------------
# Java List均匀分配
在Java编程中，我们经常需要对一个List中的元素进行均匀分配，即将List中的元素均匀地分配到多个子List中。这种操作在很多实际应用中都会用到，比如数据分片、任务分配等。本文将介绍如何在Java中实现List的均匀分配，并给出代码示例。
## List均匀分配的实现方式
要将一个List均匀分配到多个子List中，我们可以采用以下方式：
1. 遍历Li
原创
2024-07-13 06:44:59
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如何实现Java哈希分布均匀
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能教给你如何实现Java哈希分布均匀。在开始之前，我们先来了解一下整个流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 动作 |
| ------ | ------ |
| 第一步 | 创建一个哈希函数 |
| 第二步 | 将键通过哈希函数转换为哈希码 |
| 第三步 | 将哈希码转换为数组索引 |
现在，我们来详细讨论每一步需要
原创
2024-01-18 06:24:47
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应用场景在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多，包括： 轮循算法（Round Robin）、哈希算法（HASH）、最少连接算法（Least Connection）、响应速度算法（Response Time）、加权法（Weighted ）等。其中哈希算法是最为常用的算法.典型的应用场景是： 有N台服务器提供缓存服务，需要对服务器进行负载均衡，将请求平均分发到每台服务器上，每台机器负责1
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2024-09-23 16:37:19
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