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目前哈特曼波前传感器波前重建的算法主要有两种，即区域波前重建法和模式波前重建法。 而区域法重构按求解方法又可分为快速傅里叶变换法，迭代求解法，矩阵向量法等。 本资源给出了区域法重构算法实际例子， 资源具体内有以下资源： Slope_X.mat； Slope_Y.mat； 区域法重构.m 可直接运行！

多点路径规划指标cuOMT：自适应蒙特卡洛最优传输算法的CUDA / C ++实现 这项工作是根据许可的。 该存储库包含cuOMT ，这是一个使用自适应蒙特卡洛最优传输（MC-OT）算法的CUDA / C ++求解器。 请参阅以获取PyTorch实施。 大创意 自适应MC-OT算法旨在通过解决凸优化问题来解决高维最优运输问题。 基本上，在给定源分布和目标分布的情况下，最佳运输问题是找到最佳运输计划，以将源分布上的质量移动到目标分布。 例如，假设源分布由每个面包店制作的面包量组成，目标分布由每个咖啡馆所需要的面包量组成。 面包店和咖啡馆位于不同的地方，将面包从一个地点转移到另一个地点需要支付运输费用。 然后，最佳的运输问题是找到一种将面包从面包店运到咖啡馆的运输计划，从而使总运输成本降至最低。 每当需要找到将分配转换为另一种的“良好”映射（即OT映射）时，就会出现最佳传输问题。 例如，在深度学习领域，生成模型被设计为无限生成与给定数据集中的样本相似的许多样本。 如果我们将数据集的样本作为潜在分布（可能是高维）的iid采样，则通过在已知分布（例如均匀）和该潜在分布之间进行OT映射，首先可以

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希尔伯特变换在通信中的应用，讲述了该变换时域和频域的具体公式物理含义等

HILBERT2 通过希尔伯特变换从带限信号中提取瞬时包络和频率。 [ENV FREQ] = HILBERT2(X,FS)，对于向量 X，返回瞬时包络和频率的估计值。 假设 X 是以 FS 指定的速率（以 Hz 为单位）采样的带限信号。 如果未指定 FS，则 HILBERT2 使用 1 Hz 的采样率。 如果X是矩阵，则HILBERT2沿X的列进行操作。 如果输入 X 是复数，则只使用实部：X=real(X) HILBERT2 返回对应于 X 的复数分析信号的幅值 (ENV) 和参数变化率 (FREQ)。有关此技术和此处使用的公式的理论解释，请参见： Ktonas & Papp (1980) 从真实信号中提取瞬时包络和相位。 信号处理 2:373-385。 请务必将结果可视化，因为在估计波形边缘的瞬时包络和频率时，此技术可能会产生失真。 例子： %创建信号Fs = 500； T = 10；

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