R.S. Random Space

前言

  終於讀了文學經典，卡夫卡的「蛻變」，也譯作「變形記」。依稀記得小時候看過改編的動畫，內容當然是忘光了。「蛻變」在現代是帶有正面意義的用語，有「長大」、「改邪歸正」的意思，然而這篇故事的主角的「蛻變」，並非迎接光明…。

前言

  這幾天把「進擊的巨人」動畫看完(S1 ~ S4 + 完結篇)，看了不少其他人的感想+解讀，所以我也想要分享我的感想；當然，不能說完全是原創的，因為看過他人評論，必然摻雜他人的見解。這篇文章主要分享看完動畫的想法，我沒有看過原作漫畫。

  由於這是一部現象級的作品，網路上的討論非常的多！也不差我這一篇，這篇就當作是純粹抒發感想。(這就是讀後隨想的目的啊~)

前言

  H.P. Lovecraft的作品總是那個調調：陰暗寒冷的新英格蘭地區，潮濕的沼澤與濃密的樹林之間，遊蕩著比地球還要古老的、純粹邪惡的存在。十篇裡面，有七篇都是這樣寫的。但是讀著讀著，這些形象便愈來愈鮮明，讀者愈來愈無法置身事外…。然而這也是他獨特的風格。

前言

  從以前就一直想讀這本書，原因無他，因為這本書也是反烏托邦題材的經典著作(之前也讀了Ursula Le Guin的 The Dispossessed，看來我似乎特別喜歡這種題材)。還沒讀這本書以前，對這本書的印象就是「啊，又一本反烏托邦主題的書」；讀完以後，覺得這本書傳達的資訊豐富龐雜、能夠討論的主題實在太多了，這篇讀後隨想盡可能的呈現各種主題的討論。

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來聊聊通道模型與通道估測。更深入的討論請見本站的其他文章，如這篇。

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分享有關OFDM的筆記。以下是OFDM筆記全系列的文章：

前言

  這本書已經借了很久，最近要還了，所以趕快把書看一看。篇幅不長、翻譯的精準、口語且節奏明快，所以很快就看完。畢竟是歐威爾的作品，看完也很有感觸，於是馬上寫下這篇熱騰騰的讀後隨想。這也是我的網誌上第一篇讀後隨想，所以內容之生嫩可期。

  還記得在large-scale fading的通道模型中，將path loss model為一個log-normal的隨機變數(或是以距離$x$為自變數的隨機過程)嗎？但是為什麼用log-normal來model，而不是其他的分布呢？這篇論文嘗試回答這個問題。

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今年(2025)開始對無線通道有一些初步的了解，將筆記記錄在這裡。

Why?

  寫文章的時候要貼上圖片，這時候可以使用 Markdown 語法：![{imag name}]({url})，可惜這樣寫並不能任意調整圖片的尺寸。因此在網路上搜尋一陣，找到這位的作法。以下簡單說明。