知识推导

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。

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。

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。

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

函数依赖的推导规则，挺适合入门数据库设计时参考的一个点。你不一定非得知道表里有啥数据，通过一套规则，其实就能推出更多的依赖关系。尤其是你在规范化、分解表结构那会儿，这玩意儿用得挺频。闭包的概念也别怕难，配上实际例子更好懂，搭配下面几篇文章连着看，思路就清楚了。

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(

双连杆机械臂的运动学，真的蛮适合入门或者教学用的。两个连杆组成的结构简单直观，适合在 MATLAB 里做点模拟和推导。这个资源里讲得挺系统的，从正向、反向运动学到雅可比矩阵都有，关键是还有配套代码，拿来就能跑，效率高多了。 MATLAB 的解算能力在这类任务里吃香，不管你是用fsolve还是fmincon去求逆解，基本都能搞定。就连工作空间的遍历绘图也挺方便，写几行for循环就能出结果，响应也快，代码也简单。 你要是刚好在搞机械臂，是那种教学、实验用的小臂，这个模型有参考价值。twolink_kinematics.zip文件里那些.m文件结构清晰，函数调用也不复杂，适合边看边改边学。 再说点拓