雷达简介 ：雷达，是英文Radar的音译，意思为"无线电探测和测距" ，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。因此，雷达也被称为“无线电定位”。雷达是利用电磁波探测目标的电子设备。雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。 雷达的基本任务：是探测感兴趣的目标，测定有关目标的距离、方问、速度等状态参数。雷达主
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2024-01-03 12:36:09
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# 探地雷达与深度学习的结合
## 1. 什么是探地雷达？
探地雷达（Ground Penetrating Radar, GPR）是一种非破坏性的地下探测技术，主要用于地质勘探、考古学、环境监测和基础设施检测等领域。GPR通过发射电磁波并接收反射信号，来获取地下结构的信息。其原理类似于超声波，但使用的是无线电波。这种技术能够探测到地下物体的形状、大小和位置，但处理得到的数据往往非常复杂，传统的
一种基于gprMax的多相随机介质探地雷达三维建模与模拟实际地下介质是非均匀介质，但数值模拟时常常把介质当做均匀介质，难以对实际介质产生准确认识。常规gprMax建模都是均匀介质建模、规则形状建模，本博文给出一种gprmax中多相随机介质建模的方法。 文章目录一种基于gprMax的多相随机介质探地雷达三维建模与模拟1、随机介质建模2、paraview显示二维模型3、paraview显示三维模型4、
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2024-01-03 14:39:58
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SAR系统可以通过多种方式获得图像，如单通道或双通道模式（如HH、HH / HV或VV / VH)、干涉 (单轨或多轨)模式、极化模式(HH,HV,VH,VV)、干涉及极化组合采集模式，不同的获取模式对应了不同的处理方法，可分为以下四种： 雷达强度图像处理 雷达干涉测量（InSAR/DInSAR）极化雷达处理（PolSAR）极化雷达干涉测量（PoIInSAR）本文介绍的是雷
# 探地雷达Python成像实现指南
探地雷达（Ground Penetrating Radar，GPR）是一种非破坏性测试技术，用于探索地下结构。其成像过程通常包括数据采集、预处理、成像和分析等步骤。本文将指导您如何使用Python来实现探地雷达成像功能。
## 流程概述
以下是实现探地雷达成像的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
探地雷达法测（一）基本原理探地雷达（Ground Penetrating Radar）是一种高频电磁波探测地下物体的仪器，主要利用一个天线发射高频宽频带电磁波，另一个天线接受来自地下介质界面的反射波。电磁波在介质中传播时，其路径、电磁场强度与波形将随所通过介质的电性质及几何形态而变化。因此，根据接收到波的旅行时间（亦称双程走时）、幅度与波形资料，可推断地下介质的分布情况（二）电磁波的反射系数电磁波
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2023-09-23 09:19:17
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# 探地雷达建模的Python实现
探地雷达（GPR）是一种地球物理勘探技术，广泛应用于土壤、地下管线及其他地下结构的探测。通过本教程，我们将一起实现一个简单的探地雷达建模过程。以下是整个流程的一览表：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-27 03:35:16
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# 探地雷达瞬时相位计算的实现方法
探地雷达（Ground Penetrating Radar, GPR）是一种用于地下成像的非破坏性检测技术。在进行GPR数据分析时，瞬时相位计算是一个重要步骤，它可以帮助我们理解地下结构的属性。本文将详细介绍如何使用Python实现探地雷达的瞬时相位计算。以下是实现流程的概述。
## 实现流程概览
以下表格展示了实现探地雷达瞬时相位计算的主要步骤：
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运用时间增益方法对 gprmax 模拟的探地雷达数据进行处理GPR 对地下进行探测时，随着电磁信号向下传播，雷达信号的幅值往往衰减很快。与浅层目标的回波相比，深层回波信号的幅度很小。这些信号需要经过校正处理后才能同时显示出来，即对快速衰减的深层回波信号进行补偿处理。对时变幅度进行补偿在GPR应用中被称为时间增益或距离增益。 文章目录运用时间增益方法对 gprmax 模拟的探地雷达数据进行处理一、时
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2023-11-10 21:10:54
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探地雷达（GPR）是一种可探测地下目标的有效手段，是一种无损探测技术，探测速度快，操作方便灵活，应用于许多工程勘察领域。探地雷达组成部分探地雷达主要由主机（主控单元）、发射机、发射天线、接收机、接收天线五部分组成。主机是采集系统，用于向发射机和接收机发送一系列控制命令。发射机根据命令向地下发射电磁波，接收机根据命令进行数据采集。发射和接收天线则用于发射和接收电磁波。经过采样和A/D转换，接收的反射
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2023-09-04 10:33:33
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在这篇文章中，我将详尽地探讨如何使用Python实现探地雷达（Ground Penetrating Radar, GPR）的奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD）算法。奇异值分解是一种强大的数学工具，可以用于数据降维、特征提取等领域。在探地雷达数据处理的背景下，SVD可以帮助我们从大量的雷达信号中提取有效信息，从而提高分析的精度和效率。
## 背景描述
目前，轮式机器人的研究中已经大量使用激光雷达辅助机器人的避障导航，考虑到使用成本，一般二维激光雷达使用较多，如下图。由于只能扫描一个*面，如果想用二维激光雷达获取环境三维点云，则需要通过移动机器人或加装机械结构提供第三个维度的支持。 激光雷达扫描时可以想象成将超声波传感器发出的声波替换为激光并高速回转扫描，如此就能大概构建出附*的物体轮廓，这个过程非常像潜艇上使用声纳探测周围物体。当然，由于
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2024-04-22 10:05:07
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# 实现Python探地雷达GPR二维正演仿真模拟程序
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Python探地雷达GPR（地质雷达）二维正演仿真模拟程序。GPR是一种非侵入式地质勘探技术，通过电磁波来探测地下结构，广泛应用于地质勘探、建筑结构检测等领域。在这篇文章中，我将为你介绍整个流程，并提供每一步所需的代码以及解释。
## 流程步骤
下面是实现Python探地雷达GPR
原创
2024-07-08 04:57:41
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数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：874标注数量(xml文件个数)：874标注数量(txt文件个数)：874标注类别数：2标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["distress","
在上一个视频中，我们谈到了激光雷达的基本工作原理， 自动驾驶汽车最受欢迎的传感器选择之一。 在接下来的两个视频中，我们将学习如何使用 LIDAR 生成的点云 传感器为我们的自动驾驶汽车进行状态估计。 在本视频结束时，您将能够描述基本的点云数据 用于存储 LIDAR 扫描的结构。描述点云上的常见空间操作，例如旋转和缩放。 并使用最小二乘法将平面拟合到点云中，以便 检测道路或其他表面。首先，回想一下
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2024-01-30 11:21:05
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最近搜素了论文和相关网页，博主总结了一下无人机测深总共有三种办法：（1）激光雷达；（2）测深仪；（3）探地雷达（GPR）。1、激光雷达在含盐、气泡和浮游生物的海水中，光波和电磁波的衰减都非常大，因此，机载激光测深应用程度一直不高。20世纪70年代，人们发现波长470~580nm之间的蓝绿光衰减系数最小，机载激光测深技术得到了迅速的发展。机载激光测深系统（LiDAR）的最初目的主要是获取困难地区的数
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2022-12-30 15:34:39
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# 深度学习雷达SLAM简介
## 引言
自主导航是机器人研究领域中的一个重要方向。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术使得机器人在未知环境中能够实时更新自身的位置和环境地图。随着深度学习技术的发展，深度学习与SLAM的结合逐渐成为研究热点。本篇文章将介绍深度学习雷达SLAM的基本概念以及实现方法，并提供代码示例。
## SLAM的基本概
原创
2024-09-28 06:12:07
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第一章 导论1、雷达的应用 空中监视、空间和导弹监视、表面搜索和战场监视、跟踪和制导、气象雷达、天文和大地测量。 2、雷达“四大威胁” （1）快速应变的电子侦察及强烈的电子干扰； （2）具有掠地、掠海能力的低空、超低空飞机和巡航导弹； （3）使雷达散射面积 成百上千倍减小的隐身飞行器； （4）快速反应的自主式高速反辐射导弹。 3、雷达作用距离方程 R4max=PavGAησnEi(n)
文章目录地质雷达调研1 术语2 基本原理3 参考资料 地质雷达调研1 术语地质雷达系统：对地下雷达探测目标的解释，离不开必要的地质理论和地质工程知识，探测地下目标的雷达系统称为“地质雷达系统”(Geologic radar system)。2 基本原理地质雷达由发射部分和接收部分组成。发射部分由高频脉冲波的发射机和向外辐射电磁波的天线(Tx)组成。通过发射天线电磁波以60°~90°的波束角向地下
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2023-08-07 19:57:55
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利用高斯过程回归预测模型GPR建立多特征输入单个因变量输出的拟合预测模型。 程序内注释详细，直接替换excel数据就可以使用。 程序语言为matlab。ID:1330681066615482 Matlab建模 高斯过程回归预测模型（GPR）是一种强大的数据分析工具，可以用于建立多特征输入单个因变量输出的拟合预测模型。在这个技术层面的分析中，我们将重点介绍如何利用GPR模型，通过简单替
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2024-07-02 08:03:18
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