Yahei Consolas Hybrid字体，开发最好看的字体了，eclipse调整到12号大小最完美

近来，部分快速傅里叶变换（PFFT）已经成为一种有前途的解调方案，用于水下声（UWA）信道上的正交频分复用（OFDM）。 但是，由于UWA信道下的时间变化显着，载波间干扰（ICI）削弱了接收机中OFDM的有效性。 在这封信中，我们考虑了基于加权类型分数阶傅里叶变换（WFRFT）的具有PFFT解调的混合载波（HC）调制系统，用于UWA通信。 经过PFFT解调和权重补偿后，残留ICI可以在WFRFT域中得到进一步抑制。 数值结果表明，在非常复杂的情况下，采用PFFT解调的HC方案优于单载波（SC）和采用PFFT解调的OFDM方案。

Hybrid Electric Vehicles_ Energy Management Strategies

项目1 /图像过滤和混合图像 概述 该项目主要分为两部分，图像过滤和混合图像。 图像过滤 过滤是一种卷积过程。 卷积是对两个函数f和g的数学运算，产生第三个函数，通常将其视为原始函数之一的修改版本。 人们可能会发现相关性相似。 答案是，他们指的是同一件事。 实际上，通过滤波器矩阵的180度旋转，二维关联与二维卷积相关。 主要有两种类型的图像过滤。 一个是高通滤波器，另一个是低通滤波器。 通过低通滤镜（例如高斯）滤过的图片会更平滑。 相反，通过高通滤镜过滤的图像将更加清晰。 混合图像 通过将高通滤波后的图像和低通滤波后的图像进行混合，可以创建一种特殊的图像，该图像的内容随观看者之间的距离变化而改变。 具体而言，可以在短距离看到高通滤波（锐化）图像，而在远距离看到低通滤波（平滑）图像。 执行 图像过滤 my_filter.m是一个函数my_filter()其作用类似于内置函数imfilt

光谱信息的特征选择，通过云永欢等提出的VCPA来进行光谱信息的特征选择（文件中包含了VCPA，IRIV，VCPA-GA以及VCPA-IRIV等光谱的变量选择算法）。In this study, we propose a hybrid variable selection strategy based on the continuous shrinkage of variable space which is the core idea of variable combination population analysis (VCPA). The VCPA-based hybrid strategy continuously shrinks the variable space from big to small and optimizes it based on modified VCPA in the first step. It then employs iteratively retaining informative variables (IRIV) and a genetic algorithm (GA) to carry out further optimization in the second step. It takes full advantage of VCPA, GA, and IRIV, and makes up for their drawbacks in the face of high numbers of variables. Three NIR datasets and three variable selection methods including two widely-used methods (competitive adaptive reweighted sampling, CARS and genetic algorithm-interval partial least squares, GA–iPLS) and one hybrid method (variable importance in projection coupled with genetic algorithm, VIP–GA) were used to investigate the improvement of VCPA-based hybrid strategy.

包含了Hybrid Image代码以及数据集，通过自带的滤波以及自己实现的滤波函数得到图像高频，低频信息，接着进行图像融合。而且使用了对象对齐操作，使得不同尺寸的图像，图像中的不同大小的目标的融合成为了可能。

程序员编码字体-Yahei Consolas Mono.ttf 以及 Yahei Consolas Hybrid.ttf字体包

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Hybrid端口的实际案例应用

路径规划算法hybrid A*算法讲解，另外还包含了自动驾驶学习资料的获取： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶学习笔记 5.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 6.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 7.规划控制相关的算法论文介绍 8. 控制理论及应用实践