哈夫曼编码(HuffmanCoding)，是一种熵编码方式，哈夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。
Huffman于1952年提出一种编码方法，该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字，有时称之为最佳编码，一般就叫做Huffman编码（有时也称为霍夫曼编码）。
本实验实现了如下功能：（1）产生[0255]范围内均匀分布、正态分布、拉普拉斯分布的三组离散随机整数。
每组数据个数为1920×1080，并对这三组数据分别进行哈夫曼编码和解码。
计算熵和码字的平均码长。
（2）将彩色图像的像素R、G、B值作为独立符号，进行哈夫曼编码和解码，计算熵和码字平均码长。
（3）将彩色图像的像素R、G、B值作为联合符号，进行哈夫曼编码和解码，计算熵和码字的平均码长。

EEMD是EnsembleEmpiricalModeDecomposition的缩写，中文是汇合经验模态分解，是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理是当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。

假设每个页面中可存放10条指令，分配给作业的内存块数为4。
用C语言语言模仿一个作业的执行过程，该作业共有320条指令，即它的地址空间为32页，目前它的所有页都还未调入内存。
在模仿过程中，如果所访问的指令已在内存，则显示其物理地址，并转下一条指令。
如果所访问的指令还未装入内存，则发生缺页，此时需要记录缺页的次数，并将相应页调入内存。
如果4个内存块均已装入该作业，则需要进行页面置换，最后显示其物理地址，并转向下一条指令。
在所有320条指令执行完毕后，请计算并显示作业运行过程中发生的缺页率。
置换算法：请分别考虑最佳置换算法（OPT）、先进先出（FIFO）算法和最近最久未使用算法（LRU）。
作业中指令的访问次序按下述原则生成：50%的指令是顺序执行的；
25%的指令是均匀分布在前地址部分；
25%的指令是均匀分布在后地址部分；
具体的实施方法是：　　　在[0，319]的指令地址之间随机选取一起点m；
　　　顺序执行下一条指令，即执行地址序号为m+1的指令；
　　　通过随机数，跳转到前地址部分[0,m+1]中的某条指令处，其序号为m1；
　　　顺序执行下一条指令，其地址序号为m1+1的指令；
　　　通过随机数，跳转到后地址部分[m1+2，319]中的某条指令处，其序号为m2；
　　　顺序执行下一条指令，其地址序号为m2+1的指令；
重复跳转到前地址部分，顺序执行，跳转到后地址部分，顺序执行的过程直至执行320条指令。

N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

N=512;A=zeros(N,N);B=zeros(N,N);forI=1:1:256J=1:1:256ImageNum=double(Image(I,J,1));A(I,J)=ImageNum/255;B(I,J)=0;endendfigure;imshow(A);pi=3.1415926;forI=1:1:NforJ=1:1:NR=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵RB(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi);F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J);endEnd%限制振幅的动态范围,进步编码的精度F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFTMax=max(max(abs(F)));F=F/Max;A=real(F);B=imag(F);aIpha=0.5;%定义载波参数aIphaforI=1:1:NforJ=1:1:NXcos=(J-1)/127;A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos);B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos);endend%全息图数据区forI=1:1:NforJ=1:1:NHoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J));endEndM=512;N=512;%定义全息图的大小Hologram=zeros(M,M);S=M/N;%定义每个抽样单元大小forI=1:1:NforJ=1:1:NXa=(J-1)*S+1;Xb=J*S;Ya=(I-1)*S+1;Yb=I*S;forIx=Xa:1:XbforIy=Ya:1:YbHoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J);endendendendMax=max(max(HoIogram));HoIogram=HoIogram/Max;figure;imshow(HoIogram);%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化object=fft2(HoIogram);object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift()将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘object=abs(object);object=1000*object/max(max(object));figure;imshow(object);

本有限元软件是用matlab语言不依靠任何现有程序开发的。
采用空间三次欧拉梁单元，每个结点6个自在度，可根据需要实现杆与杆之间的铰接和固接。
可在全局坐标系内对每个杆的结点做x,y,z方向的平动约束和x,y,z方向的转动约束。
载荷的施加方式支持在结点上施加集中力和力矩，支持在单元上施加均匀分布力和力矩，还支持在单元上施加线性分布的力和力矩。
模型的输入方式采用数组输入。

把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。

为了使无线传感器网络的空间资源得到优化分配,更好地完成环境感知、信息获取、无效传输及减少网络中能量的消耗的任务。
通过对无线传感器网络中分簇算法的分析,结合LEACH和LEACH-C算法,提出了基于Voronoi图的簇首分布及备份方案。
仿真结果表明,与LEACH协议比较,该算法保证了簇首在网络中的均匀分布,降低了网络的通信开销,簇首备份机制提高了分簇方案的可靠性,保证了网络的负载均衡。

设随机变量X服从参数为的泊松分布，则X的特征函数为。
2．设随机过程其中为正常数，和是互相独立的随机变量，且和服从在区间上的均匀分布，则的数学期望为。
3．强度为λ的泊松过程的点间间距是互相独立的随机变量，且服从均值为的同一指数分布。

接纳MATLAB产生的(0,1)均匀分布的随机序列图

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。