《雷达信号处理基础》Mark A. Rechards 读书笔记 ——————————————————————雷达的基本功能雷达的主要用途：检测、跟踪、成像 在球坐标系中计算目标的位置和径向速度，通过连续测量可得到物体的运动情况。 雷达不同用途中不同的指标：用途基本指标检测检测概率和虚警概率跟踪距离、角度和速度估计三者的精确度成像空间分辨率和动态范围雷达的特性：（1）相干的雷达，接收信号解调得到的是
《雷达信号处理基础》Mark A. Rechards 读书笔记 ——————————————————————信号处理的分类：信号调节和干扰抑制，成像，检测和后处理。雷达的时间尺度快时间尺度：数字I/Q信号形成，波束形成、脉冲压缩或匹配滤波、灵敏度时间控制。
慢时间尺度：相干和非相干累积、各种类型的多普勒处理、合成孔径成像、空-时自适应。现象学现象学雷达接收到的信号的特性。 取决于反射回波的实际物体
参考论文：《杂波环境下雷达信号处理的SystemVue建模与仿真方法研究》，作者：尹园威等雷达工作的电磁环境越来越复杂，充斥着各种杂波、噪声及干扰，如何从回波中提取到有效信息，准确、快速地检测到目标就显的至关重要。为了解决这一问题，各种先进的雷达信号处理技术不断应用于雷达设计中，导致雷达信号处理系统越来越复杂，如何在雷达上合理的应用不同的雷达信号处理技术就成了雷达研制人员必须解决的问题。雷达信号处
可以肯定，车载毫米波市场将迎来一波快速的增长！原因很简单：车载毫米波雷达可以有效的提高汽车的主动安全性能，是实现ADAS和无人驾驶的终极目标必备之神器。车载毫米波雷达通过阵列天线向外发射调制毫米波，然后将接收的回波信号和本地振荡混频提取中频信号，经后方MCU单元运行2-D傅里叶变换等处理提取汽车周与目标的相对速度、相对距离、相对角度，以及相对运动方向等信息
碎碎念：最近突然发现知乎和CSDN等一些学习分享平台对于创作者和查阅者都非常友好，因为大部分创作者都会将很多晦涩难懂的理论转化成自己的理解表述分享出来。而这些可读性更高的讲解将逐渐吸引我们对某一个领域的兴趣，鼓励我们不断进一步探索。在这样循环往复的查阅巩固下，一些知识已经在我们的脑海里慢慢生根发芽，随着知识的深入我们再结合教材理论，二者不断融合下，似乎所有的艰难曲折也逐渐变得水到渠成。什么是FMC
本文编辑：调皮哥的小助理本期文章将介绍三种雷达信号处理常用的静态杂波滤方法的基本原理，分别是零速通道置零法、动目标显示（MTI）以及相量均值相消算法（平均相消算法），并分析了静态杂波的滤除效果，以及三种方法的优缺点和应用场景，最后提供了一个MATLAB程序和数据以供读者学习参考。数据说明：本文所采用的数据为雷达采集室内人员目标运动的一帧数据，采用的硬件平台为IWR1642，其中数据是通过串口直接输
# 信号处理深度学习简介
在现代科技的发展中，深度学习与信号处理作为两个重要领域，结合在一起，可以极大地提高信号分析和处理的能力。从图像、音频到生物医学信号，深度学习为我们提供了许多先进的解决方案。在本文中，我们将探讨信号处理与深度学习的基本概念，并给出实用代码示例，最后将通过甘特图和流程图来展示整个流程的步骤。
## 信号处理概述
信号处理是对信号进行分析、变换、存储和传输的科学技术。信号
雷达通常有两种基本类型：连续波（CW）雷达和脉冲雷达。连续波雷达发射连续波，并且发射的同时可以接收反射回来的的回波信号，即收发可以同时进行。脉冲雷达间歇式发射脉冲周期信号，并且在发射的间隔接收发射的回波信号，即收发间隔进行。常见描述雷达特征参数有:时域参数。信号的时域参数一般包括脉冲宽度(PW)、脉冲到达时间(TOA)、脉冲重复间隔(PRI)及脉冲重复间隔的调制类型以及变化范围。频域参数。信号的频
激光雷达技术(Light Detection And Ranging,LiDAR)作为三维空间信息获取的重要手段，已广泛应用于基础测绘、林业调查、数字城市、无人驾驶高精度制图、电力巡线等行业，为国民经济和社会发展提供了极为重要的技术支撑。近年来，激光雷达技术发展迅猛，点云数据获取更加便捷且成本越来越低，但随之带来“爆炸”式增长的海量点云数据对高效处理和定量化应用提出了新挑战。 &n
信号的频谱分析，加噪降噪处理一、题目： 说一段话并录音：信号与系统真有趣，我爱信号与系统，我爱学习。 (1)用Matlab读取语音信号，理解信号含义及抽样频率的含义，并绘制语音信号时域波形。 (2) 语音信号频谱分析，使用FFT分析信号频谱，观察语音信号的频域特性。 (3) 语音信号变换：快放，慢放，叠加噪声等。 (4) 根据频谱分析结果设计带通滤波器，对语音信号进行降噪过滤二、分析： 1.通过a
寒假在家，老师推荐这本书让自行学习，初学小白，科研废物，顺便做些总结。第一章雷达系统导论这一章前面两节大多讲的雷达的功能，历史发展等内容。1.3脉冲体制雷达的各个部分主要包括：波形发生器、发射机、双工器、天线、接收机等波形发生器产生我们所需要的脉冲波形，发射机再将这个波形调制到需要的射频（RF）上并将其功率发大到我们所需要的功率的水平。发射机的输出与接收机的输入和天线之间依靠双工器来进行连接（收发
EEG信号的采集过程中，会混入眼动等噪声。眼动噪声相对于EEG信号来说，表现为幅度异常大。如果直接用这样的信号去实现CNN的分类，似乎没有特别影响分类的效果（未进行测试，但是目前分类结果可以达到90%以上，因此默认似乎是影响不明显），但是，如果需要用波段能量去做一些统计分析的时候，超大幅度的噪声，会有明显的影响，这个时候，眼动这样的大噪声需要去除。 自适应滤波的方法亲测比较有效。自适应滤波的原理是
现在许多小伙伴出门游玩，都会选择用拍照是方式将好看的沿途风景记录下来，但由于当时的环境、光线等因素，回过头观赏时经常发现照片上充满着噪点，这既影响美观，也不便于分享在自己的社交平台上。难道只能将这些照片舍弃吗？并不然，其实我们可以借助工具对图片进行降噪，以此提高清晰度。那如何消除图片上这些噪点呢？相信你们以及迫不及待的想知道答案了，那就赶紧往下看学习起来吧！效果展示以下是使用该软件进行图片降噪的效
文章目录1、基本概念2、频谱分析3、波形与其频谱之间的关系4、非周期信号5、噪声6、滤波器 1、基本概念周期： 每个循环的时长，如上图，周期约为2.3ms频率： 即周期的倒数，其单位为每秒钟循环数，也称为赫兹(Hz)，上图的型号频率大约为1/2.3*1000 = 439Hz 波形：周期信号的形状正弦信号： （1）数学描述：x(t) = Asin(ωt+φ)=Acos(ωt+φ－π/2)其中，A
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2023-09-05 10:01:33
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人工智能（AI）高级算法来进行雷达信号分析和处理
原创
2023-05-04 18:20:18
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我们经常会在模拟电路中用到滤波器，比如音频信号、心电图信号、传感器等等信号中滤除不想要的信号频段。相对来说，数字信号对噪声的容忍度会高一些，但有时在应用中我们也希望在信号链的某个点滤除不需要的数字波形。本文介绍了一种将高频噪声从信号中滤除的有效方法。我们经常会在模拟电路中用到滤波器，比如音频信号、心电图信号、传感器等等信号中滤除不想要的信号频段。相对来说，数字信号对噪声的容忍度会高一些，但有时在应
数字图像处理之频域处理（2）（一）在频域中直接生成滤波器（1）建立网格数组以实现频域滤波器（2）频域低通（平滑）滤波器（3）线框及表面绘制（二）高通（锐化）频域滤波器（三）选择性滤波（1）带通和带阻滤波器（2）陷波带阻和陷波带通滤波器 （一）在频域中直接生成滤波器（1）建立网格数组以实现频域滤波器在这篇博客中，主要写的是循环对称滤波器，它们是由距滤波器中心点的距离的不同函数规定的。为实现这些滤波
简介数据集下载数据集从https://www.kaggle.com/c/freesound-audio-tagging/data下载，不过数据量比较大(7GB)，且需要Kaggle帐号登录，建议从浏览器开始下载，然后复制链接，扔到迅雷里面下载。数据分为：train.csv描述了每个wav文件对应的ID，以及它的分类，还有该分类标注是否经过人工审查，大致如下：fname,label,manually
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原创
2021-07-15 14:16:12
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# 雷达信号分选算法Python实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现雷达信号分选算法。这个算法可以用来从雷达接收到的信号中，筛选出我们所关注的目标信号。作为一名经验丰富的开发者，我将带领你逐步完成这个任务。
## 整体流程
以下是实现雷达信号分选算法的整体流程，我们将使用表格展示每个步骤及其所需的代码。
| 步骤 | 说明 | 代码 |
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