前言：雷达信号处理的一般流程：ADC数据——1D-FFT——2D-FFT——CFAR检测——测距、测速、测角。本篇笔记主要记录CFAR的原理和代码实现。一、CFAR原理1、一维CFAR（1）原理：仅对距离维或多普勒维做CFAR，检测单元的左右两侧均有设定好数量的保护单元和参考单元。如果是CA-CFAR则取左右两边的参考单元的均值再取平均值，然后与相乘（计算公式如下方代码块所示），再将结果与阈值相比
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2024-07-19 16:37:27
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术语理解恒虚警率（Constant False-Alarm Rate）CFAR
SAR
门限效应
瑞利分布接收机模型接收机噪声带通滤波器近程增益控制信号处理模型脉冲压缩参考 恒虚警率（Constant False-Alarm Rate）CFAR在雷达信号检测中，当外界干扰强度变化时，雷达能自动调整其灵敏度，使雷达的
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2024-03-21 17:13:45
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目录1.二分类评价标准介绍2. Tensorflow实现代码1.二分类评价标准介绍在进行二分类后需要对分类结果进行评价，评价的标准除了常用的正确率之外还有召回率精确度，虚警率和漏警率等。首先介绍一下最常用的正确率正确率(Accuracy)表示政府样本被正确分类的比例，计算公式如下：其中NTP 表示正类样本被正确分类的数目，NTN表示负类样本被正确分类的数目，NFP表示负类样本被分为正类的
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2024-06-09 22:09:19
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雷达信号的检测是在干扰的环境中进行的。通常情况下，存在的干扰主要包括热噪声，起伏的山丘、高大的建筑等反射的回波，这些回
原创
2022-10-10 15:46:49
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CFAR算法的基本思想是，对于每个雷达测量的数据点，以该点为中心，建立一个检测窗口
原创
2023-04-17 09:43:01
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1、目标检测中的“样本”概念：并非groundtruth，也非图片。指的是真正投入网络参与loss计算及其正反向传播的边界框，这些框是算法根据groundtruth预测出来的。框中有样本且类别正确则为正样本，框中无样本或样本类别错误则为负样本。在one-stage算法中的样本就是正负比为1:3的Regin Proposals，在SSD中就是正负比为1:3的Prior boxes，在YOLOv1中就
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2024-07-25 14:01:22
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文章目录什么是positive和negative什么是true和falseTP、FP、TN、FN误报率、漏报率、召回率误报率和漏报率的关系see alsoReferences 什么是positive和negative首先需要明确positive和negative的含义，不然很容易混淆。以下英文搬运自维基百科The terms “positive” and “negative” do not re
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2024-01-03 13:30:10
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在雷达应用中经常会用到恒虚警算法，本文介绍经典的算法及用matlab实现程序，本文参考相关文章博文整理汇总而成，感谢各位博主的无私分享。介绍统计检测理论是利用信号的统计特性和噪声的统计特性等信息来建立最佳判决的数学理论。主要解决在受噪声干扰的观测中，信号有无的判决问题。其数学基础就是统计判决理论，又称假设检验理论。 假设检验是进行统计判决的重要工具，信号检测相当于数理统计中的假设检验。 假设就是检
✅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仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-08-07 22:11:36
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在 5G NR 的 PUCCH 仿真中遇到了有关虚警率和漏警率的概念。在此记录一下。一、相关概念真实值（actual value）、预测值（predicted value）actual value 指真实记录的已发生的测量结果值；predicted value 指对未发生的预测值。真（True）、假（False）True 表示预测值与真实值一致；False 表示预测值和真实值不一致。阳性/正（Po
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2023-09-07 19:38:36
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有的朋友在使用VMware产品时，可能会遇到虚机时间不准确的问题，在着手解决此问题前，请阅读此文档：http://www.vmware.com/pdf/vmware_timekeeping.pdf适用范围：VMware ESX3/ESXi3.5；VMware Workstation 6.5该文档详细的讲述了为何虚机的时间为何会不准确，针对此问题VMware提供了以下解决方案：1、虚机的操作系统为M
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2024-01-09 17:30:12
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基于轮廓线索的实时人体检测Jianxin Wu，Christopher Geyer，James M.Rehg 摘要 本文提出了一种实时并且精准的人体检测架构C4。C4在目前最高精确度下可以达到20帧每秒的检测速度，并且是在只使用一个处理线程和不使用GPU等硬件的情况下达到的。能达到实时而精确的检测源于以下
一组样本，个数为M，正例有P个，负例有N个，判断为正例的正例有TP个，判断为负例的正例有FN个(假的负例）P=TP+FN判断为负例的负例为TN个，判断为正例的负例有FP个（假的正例）N=TN+FP精确度（Precision）P=所有判断为正例的例子中，真正为正例的所占的比例=TP/(TP+FP)准确率（Accuracy）A=判断正确的例子的比例=（TP+TN）/（P+N）召回率（Recall）R=
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2023-12-25 23:30:28
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统计信号处理检测理论：CFAR检测恒虚警检测（Constant False Alarm Rate, CFAR） 雷达领域的经典方法，之前一直读C F A R，其实应该读 C FAR ?? 关于CFAR算法的相关理论知识及代码网上已经有了较多的参考，所以本文的目的主要是整理一下学习过程，文章的最后给出了一些参考书籍、网课以及相关博客。相关的统计检测理论的概念：二元/多元假设、简单/复合假设、白噪声/
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2024-07-06 04:51:36
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红外小目标恒虚警检测（CFAR）恒虚警检测概念红外小目标检测普通正态分布转换标准正态分布公式红外小目标恒虚警确定 恒虚警检测概念恒虚警检测的概念源自雷达处理领域，参见百度百科， 恒虚警率CFAR是Constant False-Alarm Rate的缩写。在雷达信号检测中，当外界干扰强度变化时，雷达能自动调整其灵敏度，使雷达的虚警概率保持不变，这种特性称为恒虚警率特性。恒虚警率简称CFAR，是Co
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2023-10-25 15:49:00
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# 深度学习在异常检测中的虚警率问题
深度学习技术在近年来取得了显著的进展，尤其是在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。然而，在异常检测任务中，深度学习模型往往面临着虚警率高的问题。本文将探讨这一问题，并提供一些解决方案。
## 什么是虚警率？
在异常检测中，虚警率（False Positive Rate，FPR）是指模型错误地将正常样本识别为异常样本的比例。高虚警率意味着模型在检测异常
原创
2024-07-30 10:17:03
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人体红外传感器基本原理是检测人或者动物发出的红外线并用经过菲泥尔滤光片增强后聚集到红外感应源上，将感应的红外信号转化为电信号。本实验利用人体红外传感器检测人或者动物运动发出的红外线，发出警报。元件清单：Zduino UNO × 1；OJ传感器扩展板 × 1；USB数据线 × 1 ；3p杜邦线 × 2 ；人体红外传感器 × 1 ；蜂鸣器模块
第二章 雷达检测2.1.噪声中的检测2.2.虚警概率2.3.检测概率2.4.脉冲积累2.4.1.相干积累2.4.2.非相干积累2.4.3. 迷你设计案例研究2.5.起伏目标的检测2.6.检测概率的计算2.7.修正的雷达方程2.8.检测累积概率 2.1.噪声中的检测接收机输入信号是由雷达回波信号和加性高斯白噪声信号组成2.2.虚警概率虚警概率定义为当雷达中只有噪声出现的时候，系统仍判定有目标物的概
在opencv中，强分类器阈值的确定实在函数icvCreateCARTStageClassifier中，具体强分类器的阈值的求解方式和虚警率的计算如下CvIntHaarClassifier* icvCreateCARTStageClassifier(
CvHaarTrainingData* data, // 训练样本数据，包括图片的大小，数量，积分图，权重，类别等数据
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2024-09-10 21:50:44
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Tensorflow计算正确率、精确率、召回率
原创
2022-11-10 10:16:28
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