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。

用户可以指定曲线阶数，在每次生成的过程中获得大约100组数据。不论给定的控制点数量为何，样条曲线始终由100组数据构成。为了确保精度，特别是对于较长的曲线，建议分段生成样条曲线并最终连接。

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。

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。

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。

模拟了基阵接收信号的过程，并使用MATLAB进行了时域波束形成的仿真。