动态参数插件(Dynamic Parameter Plug-in)是Jenkins持续集成工具中的一个重要扩展，它为构建过程提供了更加灵活的参数化选项。在 Jenkins 中，参数化构建允许用户在触发构建时输入特定值，这些值可以影响构建的过程和结果。然而，标准的参数化功能可能无法满足所有需求，这时就需要动态参数插件来扩展这一功能。 由于存在安全漏洞，当前无法通过官方仓库直接安装Dynamic Parameter Plug-in，因此需要采取手动安装的方式。手动安装通常包括以下几个步骤： 1. **下载插件**：你需要从可信源获取动态参数插件的离线包，例如从Jenkins社区的下载页面或通过其他可靠的渠道。在这个例子中，我们有名为“dynamicparameter离线插件”的压缩包。 2. **备份Jenkins**：在进行任何插件安装之前，确保对Jenkins的系统配置和数据进行备份，以防意外情况导致数据丢失。 3. **停用Jenkins服务**：停止Jenkins服务器以避免在安装过程中发生冲突。 4. **解压插件**：将下载的离线插件压缩包解压，获取`.hpi`文件。`.hpi`是Jenkins插件的标准格式。 5. **放置插件**：将`.hpi`文件复制到Jenkins的`plugins`目录下。如果你的Jenkins安装在默认路径，这个目录通常是`/plugins`。 6. **启动Jenkins**：重新启动Jenkins服务，让插件生效。 7. **验证安装**：登录到Jenkins管理界面，查看已安装插件列表，确认Dynamic Parameter Plug-in是否成功安装。 动态参数插件的主要特性包括： 1. **运行时参数**：在构建开始之前，动态参数插件可以根据用户的输入或其他参数的值动态生成新的参数。这可以用于根据环境、分支或其他条件生成自定义的构建参数。 2. **脚本支持**：你可以使用Groovy、Shell等脚本语言在后台执行计算，生成参数列表。这使得构建参数可以根据实际业务逻辑进行动态生成。 3. **依赖插件**：动态参数插件可能依赖于其他的Jenkins插件，例如在本例中，可能需要先安装基础的Parameter Plug-in。确保所有依赖项都已正确安装和配置。 4. **增强用户体验**：动态参数插件提高了用户与Jenkins交互的灵活性，让用户在提交构建请求时能够更好地控制构建过程。 Dynamic Parameter Plug-in是Jenkins中提升构建定制化程度的重要工具。尽管安装过程可能相对复杂，但其带来的优势在于能够根据具体需求创建更为智能化和个性化的构建流程。通过合理利用动态参数，你可以优化工作流，提高自动化效率，并减少人工干预的必要性。

MATLAB 的 S 到 T 和 T 到 S 参数的转换函数（s2t 和 t2s）仅支持复数 2×2×M 数组的转换。 开发了能够将复杂的M×N×P和M×M×P阵列转换为相应阵列的软件。 只要 M,N >= 2 就可以工作。 该软件中的方程源自：J. Frei、XD Cai 和 S. Muller，“采用对称扩展的多端口 S 参数和 T 参数转换”，在 IEEE 微波理论与技术汇刊，卷。 56，没有。 11，第 2493-2504 页，2008 年 11 月。

Inverse Problem Theory and Methods for Model Parameter Estimation - A. Tarantola(牛叉)

T HIS PAPER discusses the problem of estimating the parameters of single-frequency tones from a finite number of noisy discrete-time observations. The problem has application to data set testing, telephone transmission system testing, radar, and other measurement situations.

2 端口 ABCD 链矩阵以 A、B、C、D 作为大小为 2x2 的矩阵元素将创建 2x2 S 参数

Autosar SWC Parameter测试模型及生成的代码，Arxml文件

此代码允许我们生成多项式一参数三次多项式的牛顿法 p(z)= z^3+(c-1)*zc，其中c为参数空间我们首先检查 0 是牛顿法的自由临界点对于多项式 p(z)

matlab中suzuki信道实现由高斯信道，瑞利信道构成

jackson-module-parameter-names-2.9.8.jar

Classification,Parameter Estimation and State Estimation An Engineering Approach Using MATLAB