雷达、手机等信号处理基本流程:雷达只发射合成的信号雷达信号基本原理雷达通常情况下通过发射机发射射频信号，同时接收机接收到的信号也是射频信号。接收到的回波信号，与本振信号经过混频器混频得到中频信号。再对中频信号进行处理得到视频信号。下图为脉冲信号的从射频到中频再到视频的过程。 图中，发射信号和回波信号二者的频率并未发生变化，都是射频信号。其中回波信号只是相对于发射信号有一个时延tr,其频率
内容摘要：本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性，阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用，并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明，本文提出的滤波方案，可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点，这既减少了参与滤波的数据量，又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。01前言机载LiDAR技术能够主动、快速获取高精度空间三维信息的巨大优势，已经引起了
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2023-11-30 15:20:56
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将上学期的“气象雷达原理与系统”课程报告放到blog上。摘要线性调频（LFM）信号是应用广泛的一种波形，主要优点是脉冲压缩的形状和信噪比对多普勒频移不敏感，即在目标速度未知的情况下，用匹配滤波器仍可以实现回波信号的脉冲压缩，这将大大有利于雷达对目标的探测和信号处理效率的提高。本设计实现了对线性调频（LFM）脉冲压缩雷达的工作原理仿真，在MATLAB 平台中模拟一个叠加的线性调频回波信号，对该信号分
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2023-12-27 15:08:20
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# Python 雷达回波科普
雷达回波是对大气中物体（如降水、云层等）的探测和测量，以便进行气象监测和分析。将雷达信号发射到大气中，信号遇到物体后反射回来，从而形成雷达图像。随着Python的普及，我们可以利用Python的强大功能来处理和分析雷达回波数据。
## 雷达回波的基本原理
雷达的工作原理是通过时间延迟和信号强度来判断目标物体的位置和特性。我们通过发射一定频率的电磁波，再接收其反
本文编辑 | 调皮哥的小助理AWR1642因为最大中频带宽 固定只有5MHz，最大中频带宽是发射信号与回波信号混频之后得到的最大中频频率，即代表着最大的回波延迟时间。因此根据雷达方程和目标最大探测距离公式，如下所示：复采样（IQ）：实采样：其中，min{.}前面部分是FMCW体制的雷达方程，后面部分是FMCW中频信号采样频率与探测距离的公式。公式中，Pt是发射功率，Gr是接收机增益，Gt是发射机增
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2023-11-01 16:28:08
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在现代地理信息系统（GIS）中，地物分类是一个重要的环节。Python作为一个强大的编程语言，被广泛应用于地物分类的实现。本文将探讨如何在Python中实现地物分类，以及相关的备份策略、恢复流程和其他基础结构。这不仅能帮助我们在开发过程中做好数据处理，也为今后的数据恢复提供保障。
备份策略
做好地物分类的数据备份是确保数据安全的第一步。我们需要制定一份详尽的备份流程，确保关键数据不会丢失。
这两天刚开始研究OpenCV，刚好碰到同事大牛在搞机器学习的识别的算法库，今天跟他一起研究了一下Object Detection API的安装，并基本测试通过!网上资料很多，但或者版本老，或者环境不一样，总之整个操作下来坑很多。 接下来我的操作是针对Window平台 (Win7), Python 3 (3.6/3.5)安装 Tensorflow Object Detection API建立工程Ob
一、线性调频脉冲雷达的工作原理 雷达发射机的任务是产生符合要求的雷达波形(Radar Waveform)，然后经馈线和收发开关由发射天线辐射出去，遇到目标后，电磁波一部分反射，经接收天线和收发开关由接收机接收，对雷达回波信号做适当的处理就可以获知目标的相关信息。如果将雷达天线和目标看做一个系统，便得到如图1.2的等效，而且这是一个LTI系统。 雷达发射信号s(t)经
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2023-10-11 08:47:59
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-09-04 22:36:31
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1. 雷达回波信号产生原理 雷达接收的回波可以是目标前向散射的，也可以是后向散射的，后向散射通常为双多基地雷达特有的。 雷达接收的信号可以表示为 &
本文的最终结果在：本文的最下方下图是作者预先处理过的内容RS_Png 文件夹RS_CutPng_Result文件夹RS_Png 文件裁剪成RS_CutPng_Result文件的文章链接在：这里正式开始合并首先展示文件及文件夹路径关系，如下图所示。 Cut_or_Splice_Image.py代码如下：from PIL import Image
import os
Image.MAX_IMAGE_P
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2023-10-23 22:40:25
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雷达系统接收端建模 典型的雷达系统接收端信号处理流程如图1所示。信号被接收机收到后，一般会依次通过匹配滤波（脉冲压缩）、动目标显示（MTI）、动目标检测（MTD）、恒虚警率检测（CFAR）模块。经过这样的处理，可以对目标回波与各种干扰以及噪声的混叠信号进行有效的加工处理，最大程度的剔除无用信号。在一定条件下，保证以最大发现概率发现目标。回波模拟 假设发射机发射的是线性调频信号（LFM），发射信号带
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2023-11-20 01:15:51
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在与测距相关的应用中，雷达一般工作在FMCW模式，其原理是将经过调制的连续波信号以较高的载频发射出去，遇到被测目标时，将接收到的回波信号与当下发射的高频信号进行混频得到差频信号。对于线性调频来说，差频的频率即携带着目标的距离信息雷达和测量目标相对静止当雷达和测量目标相对静止，回波信号和发射信号相比，在时间上延迟了 ，可表示为： 其中，R为雷达与目标物体的距离，c为光速。 下图为发射信号与回波信号的
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2024-07-01 07:44:44
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1、距离 通过测量以光速传播的雷达信号到达目标并返回的时间，雷达可判断目标的距离。距离测量的精度取决于雷达信号的带宽，带宽越宽，精度越高。因此，带宽是距离精度测量的基本度量。2、径向速度 目标的径向速度可通过一段时间内的距离变化率来获得，也可以通过测量多普勒频移获得，对径向速度的精度测量需要时间
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2023-09-06 14:31:55
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# Java解析雷达回波
雷达系统广泛应用于气象、航空、交通等领域，通过发射和接收电磁波对目标进行探测和跟踪。雷达回波的解析是获取目标信息的重要步骤，尤其在气象雷达中，解析雷达回波可以帮助我们理解天气现象，预警自然灾害等。本文将通过Java语言来解析雷达回波，并以图表形式展示解析结果。
## 一、雷达回波数据格式
雷达回波通常以数字形式记录，包含多个参数，例如信号强度、速度和距离等。这些数据
原创
2024-09-16 04:44:02
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# Landsat 地物分类及 Python
## 引言
Landsat 是美国地球观测卫星系统，提供了一系列的传感器数据用于地球表面的监测和研究。地物分类是利用遥感数据对地表进行分类和识别的过程，可以帮助我们了解地表覆盖类型的分布情况。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 对 Landsat 数据进行地物分类的过程。
## Landsat 数据下载
首先，我们需要从 USGS (美国地
原创
2024-04-19 05:05:41
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谷歌的在线地图包括卫星地图、电子地图、和地表地形图三种，打开谷歌在线地图的网址后，可以通过右上角的的图片来切换三种地图。
一、如何切换在线地图
当前显示电子地图时，移动鼠标到地图视图的右上角小图片上面会显示下载拉菜单，在菜单中选择“地形”可以切换到在线地表地形图，取消选择可以切换到电子地图，如下图所示。
当前显示在线电子地图或在线地表地形图时，点击地图视图右上角的小图片可以切
目录一、遥感的分类 1. 按搭载传感器的遥感平台分类（1）地面遥感（2）航空遥感（3）临近空间遥感（4）航天遥感2.按遥感对象分类（1）宇宙遥感（2）地球遥感3.按电磁波段分类（1）紫外遥感（2）可见光/反射红外遥感（3）热红外遥感（4）微波遥感4.按应用空间尺度分类（1）全球遥感（2）区域遥感（3）城市遥感5.按接收电磁波辐射性质分类（1）主动式遥感（2）被动
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2023-12-12 16:17:45
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遥感影像地物分类是指根据影像中的地物的光谱、纹理、形状等特征，对地物目标进行识别的过程。遥感影像地物分类过程主要有两个部分组成，一是遥感影像的特征提取，二是选择合适的分类器进行地物分类。特征参数的提取是遥感影像地物分类中非常关键的一步，对遥感影像的信息进行抽象，可以得到一组描述遥感影像的特征向量，早期的传统遥感影像分类方法一般是基于像素值来进行的，忽略了遥感影像其他重要的特征，它很难适应较高层次的
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2023-12-12 11:46:23
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引言赛题介绍遥感技术已成为获取地表覆盖信息最为行之有效的手段，遥感技术已经成功应用于地表覆盖检测、植被面积检测和建筑物检测任务。本赛题使用航拍数据，需要参赛选手完成地表建筑物识别，将地表航拍图像素划分为有建筑物和无建筑物两类。 赛题数据来源（Inria Aerial Image Labeling），并进行拆分处理。数据集报名后可见并可下载。赛题数据为航拍图，需要参赛选手识别图片中的地表建筑具体像素
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2024-02-04 12:04:31
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