我最近看到一个麻省理工学院的开放课程,用一些简易电路来实现一个雷达,可以测距、测速也可以做合成孔径雷达。硬件电路用adc+单片机+usb转接实现,然后传输给电脑,电脑上c#程序做实时处理。但是这个教程资料还不是很完善,我没找到单片机和c#代码。然后我上MIT opencourseware网站上找到了老版本的资料。链接: https://pan.baidu.com/s/1bvSZxAIw3A-79e
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前言:最近在进行雷达实测数据处理,是按块学的,包括:波形参数设置、ADC数据读取、2D-FFT处理、CFAR检测目标、测距测速测角,比较散,这篇笔记将前后处理串起来,形成一个体系。一、波形参数设置1、c %光速2、stratFreq %起始频率3、一个chirp的周期Tc,由Ramp End Time和idle time组成。其中Ramp End Time包括在mmwavestudio里设置的a
转载 2023-10-14 10:00:44
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Java学习-10-韩顺平老师Java-文件与IO流02目录:01-节点流和处理流02-对象流03-标准输入输出流04-转换流05-propreties类节点流和处理流基本概念:1.节点流可以从一个特定的数据源读写数据,如FileReader、FileWriter。 2.处理流(也叫包装流)是"连接"在已存在的流(节点流或处理流)之上,为程序 提供更强大的读写功能,如BufferedReade
摘要:随着互联网的愈来愈开放,电子商务平台和社交网络的盛行,导致数据在日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。 随着互联网的愈来愈开放,电子商务平台和社交网络的盛行,导致数据在日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。下面是用于信息化管理的 大数据工具列表: 1. Apache Hive: Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据
多线程一直Java开发中的难点,也是面试中的常客,趁着还有时间,打算巩固一下JUC方面知识,我想机会随处可见,但始终都是留给有准备的人的,希望我们都能加油!!!沉下去,再浮上来,我想我们会变的不一样的。 ?我们:待别日相见时,都已有所成。JUC实际辅助类有五个,标题中三个最为常用。剩下未指明的分别为:Phaser、Exchanger。稍后会做简单讲解。一、?CountDownLatch(减计数器)
【Apollo7.0】感知模块(4):激光雷达感知中的目标跟踪算法—具体技术细节Track流程与目的目标跟踪的主要目的是:根据运动目标相关的特征值,将障碍物序列中连续帧的同一运动目标关联起,得到每帧数据中目标的运动参数以及相邻帧间目标的对应关系,从而得到障碍物完整的运动轨迹。匈牙利匹配匈牙利匹配法是一个二分图匹配算法,由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名。二分图匹配:Bipart
合成孔径雷达(SAR)拥有独特的技术魅力和优势,渐成为国际上的研究热点之一,其应用领域越来越广泛。SAR数据可以全天候对研究区域进行量测、分析以及获取目标信息。高级雷达图像处理工具SARscape,能让您轻松将原始SAR数据进行处理和分析,输出SAR图像产品、数字高程模型(DEM)和地表形变图等信息,并可以将提取的信息与光学遥感数据、地理信息集成在一起,全面提升SAR数据应用价值。1 
转载 2023-08-06 22:03:52
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最近我问了很多Java开发人员关于最近12个月内他们使用的是什么大数据工具。这是一个系列,主题为:语言 web框架 应用服务器 SQL数据访问工具 SQL数据数据 构建工具 云提供商今天我们就要说说大数据。根据维基百科,大数据数据集的一个广义的术语,并且该数据集是如此庞大和复杂,以致于传统的数据处理应用程序无法胜任。 在许多情况下,使用SQL数据用于存储/检索数据就足够了。但在
最近我问了很多Java开发人员关于最近12个月内他们使用的是什么大数据工具。这是一个系列,主题为:语言web框架应用服务器SQL数据访问工具SQL数据数据构建工具云提供商今天我们就要说说大数据。根据维基百科,大数据数据集的一个广义的术语,并且该数据集是如此庞大和复杂,以致于传统的数据处理应用程序无法胜任。在许多情况下,使用SQL数据用于存储/检索数据就足够了。但在另一些情况下,要么SQL数
转载 2023-09-01 23:32:47
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1、介绍代尔夫特视图 (VoD) 数据集是一种新颖的汽车数据集,包含 8600 帧同步和校准的 64 层 LiDAR、(立体)摄像头和 3+1D 雷达数据,这些数据是在复杂的城市交通中采集的。它由超过 123000 个 3D 边界框注释组成,包括超过 26000 个行人、10000 个骑自行车者和 26000 个汽车标签。关于数据集的详细介绍可以点击下面的链接2、传感器和数据数据集记录了以下传感器
一、数据处理的重要性在机器学习中,数据的准确性关乎着机器学习任务的成败、直接影响着预测测的结果。而数据的准确性,一方面指数据的完整度,用于机器学习预测的数据是否全面;另一方面则指数据的统一度,数据数据之间的分布是否统一。二、在Python中进行机器学习数据处理数据进行预处理的方式有很多中,比如规范化、标准化、二值化、编码分类等等。我们可以通过sklearn模块的preprocessing子
目标:Widows窗口应用程序,可实现雷达数据三维可视化 方案: 1.DirectX11 + DirectXTK 2.VTK 3.VisltDirectX11一、使用着色器 1.加载并编译两个着色器 2.将两个着色器封装到着色器对象中 3.设置着色器对象 二、顶点缓冲区 1.创建具有位置和颜色的点 2.创建顶点缓存对象 3.通过映射顶点,复制数据并取消映射以将顶点复制到顶点缓冲区 三、验证输入布局
转载 2024-08-25 16:02:29
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git doc:然后是DataFrame的手册,可以在里面查找更多的方法,其实都和pandas的差不多。http://cardillo.github.io/joinery/v1.9/api/reference/joinery/DataFrame.html接着是GitHub地址,有兴趣的可以研究研究源码https://github.com/cardillo/joinery依赖:<depende
# Python雷达数据处理流程 作为一名经验丰富的开发者,我将帮助你学习如何处理雷达数据。以下是整个流程的步骤和每一步需要做的事情,以及相应的代码。 ## 步骤一:导入所需 在开始处理雷达数据之前,我们需要导入一些常用的Python。这些将帮助我们进行数据处理和可视化。 ```python import pandas as pd import numpy as np import
原创 2023-08-03 09:13:11
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       举个例子,对于一个脉冲雷达,其发射的周期性脉冲序列,这样的周期我们将之定义为脉冲重复间隔(PRI),对于接收,为了方便雷达信号的处理,首先需要进行雷达数据的采集和存储模型构建,这也是万事之开头,当然这里的万事就是后面一系列的信号处理等。 首先理解两个在时间维度上的采样,对于一个脉冲雷达,其发射的周期性脉冲序列,我们将每个脉冲序列的接收
转载 2023-08-16 13:16:25
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在当今数据驱动的时代,快速有效地处理数据是任何企业和开发者的基本需求。Python 作为一种强大的编程语言,拥有丰富的开源工具以支持数据处理。这篇文章将深入探讨如何使用 Python 的开源数据处理工具来解决具体的问题,并分享整个解决过程。 ## 问题背景 在某公司的数据分析部门,我们发现原有的数据处理流程效率低下,数据源种类繁多,数据量巨大,这对业务决策产生了直接影响。由于数据无法及时处理
原创 7月前
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一:python 简介(1)Python的由来Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类。它常被昵称为胶水语言,它能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Pyt
java基础之java中的基本数据类型          学习java一段时间了,使用java也差不多一年多了,可是对于后续的java的学习真的是后劲不足,或者是说懒惰吧,回想一下这一年多,用java最多的就是Android开发,说内心话,在使用java的时候,好多基础的东西却没有认真去总结。学而不思则惘,思而不
 1  引言        雷达数据处理技术是利用雷达提供的信息来估计目标航迹并预测目标的未来位置。对雷达测量数据进行互联、跟踪、滤波、平滑、预测等处理,可以有效地抑制测量过程中引入的随机误差,精确估计目标位置和有关的运动参数(如速度和加速度等),预测目标下一时刻的位置,并形成稳定的目标航迹。因而,
1.简介毫米波雷达信号处理的作用是:通过发射、接收信号,获得目标径向距离、径向速度、径向角度、RCS等目标属性信息。 基本流程:AD采样、Range FFT、Doppler FFT、Non-coherent Combing、CFAR、DOA Estimation。假设每个Chirp采集M个样本点每一帧发射N个Chirp假设共有P个采集通道2. 波形及天线假设一帧发射256个Chirp共4个接收天线
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