CRC（Cyclic Redundancy Check，循环冗余校验）是一种广泛用于数据传输和存储中的错误检测方法。在LINK11战术数据链中，CRC编码是确保数据完整性的重要手段。LINK11是一种海军间的战术数据交换系统，它依赖于可靠的数据传输来保障通信的有效性，而CRC校验则为这个过程提供了安全保障。 CRC的工作原理基于多项式除法，这里的生成多项式为G(x) = x^12 + x^10 + x^8 + x^5 + x^4 + x^3 + 1。这个多项式可以被视为一个二进制数，即1001010001001，其中最高位（最左边的1）对应于最高的幂次。当要进行CRC校验的数据被看作是一个二进制数时，这个数据会被“除”以生成多项式G(x)。通过模2除法（不考虑进位），得到的余数作为CRC校验码添加到原始数据的末尾，从而形成带有CRC的完整数据帧。 在CRC编码过程中，首先将数据按位左移，与生成多项式的二进制表示进行比较。如果数据的某一位与生成多项式对应的位相同，那么该位就保持不变；若不相同，则进行异或操作。这个过程相当于进行二进制除法，直到所有数据位都被处理，最后得到的余数就是CRC校验码。 在LINK11B单音中，CRC校验的目的是检测数据在传输过程中可能出现的错误。由于CRC编码具有较高的检错能力，它能有效地发现单个比特翻转或多比特翻转错误，但无法纠正错误。如果接收端计算出的CRC校验码与发送端附加的CRC校验码不同，那么接收端就会判断数据在传输过程中出现了错误，从而拒绝接收或请求重传。 在实际应用中，CRC校验通常与其他错误检测机制（如奇偶校验）结合使用，以提高系统的整体可靠性。在LINK11数据链中，CRC的使用有助于确保战术信息的准确无误，对于战场指挥和控制至关重要。 在软件开发和编程中，实现CRC编解码通常涉及一些特定算法，如Booth算法、Bit-by-bit算法或 lookup table 方法。这些算法的效率和实现复杂度各不相同，但都能达到同样的校验效果。对于LINK11B单音的CRC校验，开发者可能需要编写或使用现成的CRC库来完成编码和解码过程。 CRC校验是数据通信和存储领域的一个重要技术，它通过简单的数学操作确保了数据的完整性，防止了因传输错误导致的通信失效。在LINK11战术数据链中，CRC编码和译码的正确实现对于系统运行的稳定性和安全性具有决定性的影响。

2023年最新发布的等级保护测评区块链安全扩展要求，T/ISEAA-003-2023信息安全技术网络安全等级保护区块链安全扩展要求

"航空装备行业军民融合产业链深度之四：航空机载系统" 本报告对航空机载系统行业进行了深入分析，涵盖了行业概况、市场形势、竞争格局、未来发展趋势等方面。下面是报告的主要内容： 一、行业概况 航空机载系统是飞机制造产业链中的子系统承包商，其上游是零部件供应商，其下游客户为飞机制造总承包商或飞机总装公司。机电系统约占总成本的15%。国内机电系统产业特点主要有三方面：一是市场集中度高；二是典型的军民融合行业；三是生产产能受机械制造性能限制。 二、市场形势 国内军用市场发展增速加快，民用市场潜力巨大。军用航空机电系统市场受益于国防支出预算与军机装备建设提速，国内军用航空机电市场将进入快速增长期。预计未来十年我国军用飞机市场空间为2000亿美元，机电系统年均市场空间约为30亿美元。民用航空客运需求稳定增加，预计未来二十年客运量年复合增长率4%左右，未来二十年全球民机机电系统年均市场空间超过400亿美元。 三、竞争格局 国际竞争格局：民用市场美国公司占据主要地位，军用市场各国龙头公司相对垄断。全球航空机电设备制造商约有1300家，其中，民用主要生产厂商包括美国的霍尼韦尔、联合技术、派克汉尼汾、伊顿以及德国的利勃海尔5家公司。 国内竞争格局：中航机载系统公司在军工市场处于相对垄断地位。中航机载系统公司在国内军用航空机电市场占据超过95%市场，公司航空机电业务覆盖十三大系统。 四、未来发展趋势 机电系统将向综合化、多电化、智能化和能量优化方向发展。我国第五代战斗机要满足隐形要求并具有超音速巡航能力、超机动能力和超级信息优势，商用客机现代化进程也逐步加快，这些都对机电系统的重量、体积和可靠性以及在二次能源的产生、传输和利用上的效率提出了更高的要求，传统航空机电系统独立、分散的格局已难以适应，不断推进机电系统向综合化、智能化、多电化和能量优化方向发展，形成对全机能量的全面综合管理和技术支撑。 本报告对航空机载系统行业的发展前景进行了深入分析，涵盖了行业概况、市场形势、竞争格局、未来发展趋势等方面，为相关行业的投资者和研究人员提供了有价值的参考信息。

一个带头结点的单循环链表，结点类型为(data.next),以haed为头指针，每个结点的data域存放的是一个整数，试构造一个删除所有值大于min,小于max的结点的算法

MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Python完整源码和数据） MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Python完整源码和数据） MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Python完整源码和数据） Python实现MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Markov Chain Monte Carlo）

马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）算法是一种用于模拟复杂概率分布的统计技术，特别适用于处理高维数据和贝叶斯统计中的后验分布计算。在MATLAB中，我们可以利用统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）中的`mcmc`函数来实现MCMC算法。 在这个例子中，我们关注的是使用MCMC进行贝叶斯线性回归。贝叶斯线性回归是一种统计方法，它将线性回归模型与贝叶斯定理相结合，允许我们对模型参数进行概率解释，并能处理不确定性。首先，我们需要生成一些带有噪声的线性数据，这里使用`linspace`和`randn`函数创建了X和Y的数据集。 接着，使用`fitlm`函数构建了一个线性回归模型。在贝叶斯框架下，我们需要定义模型参数的先验分布。在这个例子中，我们为截距和系数分配了均值为0、标准差为10的正态分布。似然函数通常基于观测数据，这里是假设误差服从均值为0、方差为1的正态分布，因此使用`normpdf`函数来表示。 目标函数是似然函数与先验分布的乘积的对数，这在贝叶斯统计中称为联合分布的对数。MCMC算法的目标是找到使得联合分布最大的参数值，也就是后验分布的峰值。 在设定MCMC的参数时，我们需要指定迭代次数（`numIterations`）、燃烧期（`burnIn`，用于去除初始阶段的不稳定样本）、初始状态（`initialState`）以及提议分布的协方差矩阵（`proposalCov`，影响采样的步长和方向）。`mcmc`函数用于创建MCMC对象，而`mcmcrun`函数则执行实际的采样过程。 采样完成后，我们可以分析采样结果，例如通过`chainstats`计算参数的统计量，如均值和标准差，以及使用`ksdensity`函数绘制参数的后验分布图，这有助于我们理解参数的不确定性范围。 除了上述的Metropolis-Hastings算法（`mcmcrun`函数默认使用的采样方法），MATLAB的统计和机器学习工具箱还提供了其他MCMC方法，如Gibbs采样和Hamiltonian Monte Carlo，它们在不同场景下各有优势。例如，Gibbs采样可以更有效地探索多维空间，而Hamiltonian Monte Carlo则利用物理动力学原理提高采样的效率和质量。 总的来说，MATLAB提供了一个强大且灵活的平台来实现马尔可夫链蒙特卡洛算法，使得研究人员和工程师能够处理复杂的贝叶斯统计问题，包括参数估计、模型选择和推断。通过熟悉这些工具和方法，用户可以更好地应用MCMC到各种实际问题中，如信号处理、图像分析、机器学习等领域的建模和分析。

永磁同步电机无感FOC（非线性磁链观测器）simulink仿真模型，文档说明： 永磁同步电机非线性磁链观测器：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/136721616

2022-2025年中国钠电池市场规模空间及产业链格局分析报告（28页）.pdf

(见第一章第三节)1. 区块链与传统数据库的最大区别就是，传统的数据库提供对数据的增、删、改、查四种数据的基本操作，但是在区块链中，却只有增加和查询两个操作，没

任意长的整数加减法运算 设计算法，实现一个任意长的整数进行加法、减法运算的演示程序。例如：1234，5123，4512，3451，2345与-1111，1111，1111，1111，1111的加法结果为：0123，4012，3401，2340，1234。基本要求如下： （1） 利用链表实现长整数的存储，每个节点含一个整型变量； （2） 整型变量的范围：-（2^15 -1）~（2^15 -1）； （3） 输入与输出形式每四位一组，组间用逗号分隔开。如：1986,8213,1935,2736,3299； （4） 界面友好，每步给出适当的操作提示，并且系统具有一定的容错能力。 至少给出下面的测试数据： （1）0； 0 （2）-2345,6789； -7654,3211 （3）-9999,9999； 1,0000,0000,0000 （4）1,0001,0001； -1,0001,0001 （5）1,0001,0001； -1,0001,0000 （6）-9999,9999,9999； -9999,9999,9999 （7）1,0000,9999,9999； 1