借助数字图像处理技术，发展适应于SAR数据特性的SAR图像处理方法，以提取和辨识SAR图像中所包含的丰富的地物信息。SAR图像信息处理主要包括降班滤波、特征提取和图像分类三大类技术。1.降斑滤波通常，用数字图像滤波技术降低SAR图像的斑点效应，求得雷达后向散射系数的最佳估计。注意到，由于相干斑呈现为乘性噪声，且为非高斯分布模型，所以适用于加性高斯噪声的数字滤波器就需要做类似“同态变换”的处理。即使
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2023-11-30 09:15:57
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目录激光雷达点云的研究激光雷达数据的处理方法分类体素转化为图像直接对点云操作三种方式的优劣 激光雷达点云的研究目前，学术界和业界对于激光雷达点云的处理方式的研究变的非常热门。我认为原因有二：来自学术界的推力：对于图片中的许多问题有了突破性的进展，例如图片分类、语义分割和目标检测等问题。这些突破性进展使得计算机对2D世界的理解有了质的飞跃，那么如果将问题变难，计算机是否能够对3D世界中的相对应的问
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2023-11-27 19:02:07
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超声波（Ultrasound，又称超声波雷达）定位，即使用发射探头发出频率大于20KHz的声波和计算飞行时间来探测距离。常用的超声波频率有40KHz、48KHz和58KHz，其中最常用的频率是40KHz。使用超声波定位，一般精度在1cm~3cm之间，探测适用范围在0.2m~5m之间。 超声波指向性强，在介质中传播的距离较远，因而超声波经常用于距离的测量，如测距仪和物位测量仪等都可以通过超声波来实现
# 雷达信号处理入门指南
雷达信号处理是无线通信领域的一个重要技术。通过对雷达信号的分析，我们可以提取出很多有用的信息，例如距离、速度和目标的特征等。对于刚入行的小白来说，学习使用 Python 进行雷达信号处理是个不错的选择。本文将为你提供一个清晰的流程以及具体的代码示例，帮助你入门。
## 流程概述
首先，我们需要明确雷达信号处理的主要步骤。以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-18 10:23:03
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实现Python雷达图像可视化
### 引言
Python作为一种功能强大的编程语言，拥有丰富的数据可视化工具，其中包括雷达图像的可视化。本文将教会你如何使用Python实现雷达图像的可视化，并通过一步步的指导和代码示例让你轻松上手。
### 步骤概览
下面是实现Python雷达图像可视化的步骤概览，我们将使用matplotlib库来实现：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-12-27 08:36:02
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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
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2023-08-06 22:03:52
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装完双系统以及配置好机器人后（参考博文：《Ununtu 16.04LTS安装（与windows共存，双系统）》和《ROS中机器人与电脑的网络配置》）。接下来用激光雷达进行SLAM建图哈~参考书籍的建图（章节11.2.4）和运行导航（11.5.2） 建图通过turtlebot3上的激光雷达实现SLAM运行顺序如下：首先ssh到机器人上，然后运行主节点ssh链接机器人 ssh burger@
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2023-12-30 15:00:19
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# 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：导入所需库
在开始处理雷达数据之前，我们需要导入一些常用的Python库。这些库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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前言：激光雷达是无人驾驶车的一个重要数据源，同时也是最难处理的数据之一。相对于图像数据而言，激光雷达有着更可靠的深度数据。特斯拉的辅助驾驶系统曾因为过度依赖图像数据产生的误判而造成严重的事故，而有了激光雷达之后，就可以避免因为图像造成的误判。本文将介绍如何初步的处理激光雷达生成的点云数据。数据可视化在处理数据之前，让我们先来看看原始数据什么样。使用ROS自带的rviz可以很轻松的查看各种数据。可以
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2024-07-26 16:00:41
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FMCW_simulation.m是创建点目标并估计其范围、速度和角度信息的主脚本，首先研究这个脚本程序。一、雷达参数雷达参数的设置，属于是老生常谈了，之前的文章已经谈到很多了，不再详细重复论述。不过在本程序中，需要注意PRI默认为等于Chirp持续时长，实际上还要考虑空闲时间。这里的带宽指的是有效带宽，而不是发射信号带宽。程序中一共设置了10帧、1T8R，这些参数都是可以修改的。```c
>
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2023-12-19 14:21:59
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文章目录前言一、MATLAB语言程序内容二、Python语言程序内容总结 前言 上学期刚上完《激光大气探测》这门儿课程，课程报告要求是对激光雷达得到的数据进行处理，最终得到回波强度、距离平方矫正信号和消光系数随距离的变化曲线。报告是用MATLAB写的，假期又用Python尝试了一下，写出来还有点儿成就感，在此分享。对于每一步在此不做具体介绍，相信大家看一下注释就可以明白。程序中所使用的tx
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2024-02-02 17:55:32
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#-*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Mar 14 19:39:11 2017@author: Thinkpad"""'''2.opencv中的Gui特性2.1图片：读图像，显示图像，保存图像读图像cv2.imread(a,b)a:图像所在的路径b:如何读取图片cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像，图像透明度会被忽略，这是默认参数；cv2.I
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2023-12-15 22:11:53
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OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV-Python是Ope
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2023-07-03 18:59:53
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搜集的有关雷达和摄像头融合的资料。仅供参考：#1 传感器融合：激光雷达+摄像头 摄像头产生的数据是2D图像，对于物体的形状和类别的感知精度较高。深度学习技术的成功起源于计算机视觉任务，很多成功的算法也是基于对图像数据的处理，因此目前基于图像的感知技术已经相对成熟。图像数据的缺点在于受外界光照条件的影响较大，很难适用于所有的天气条件。对于单目系统来说，获取场景和物体的深度（距离）信息也比较困难。双目
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2024-04-26 21:39:01
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今天来做雷达图吧。感谢大神的文章。Respect。附上大神的博客地址～ https://tableaumagic.com/drawing-radar-charts-in-tableau/tableaumagic.com
雷达图使用场景一定是想做多维度评价的时候。比如，你想看看王者荣耀的安琪拉和小乔同是法师，有什么差异。就可以用到雷达图。 以上我用一个简
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2023-12-03 12:39:58
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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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一、OpenCv简介OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCv官网https://opencv.org/二、OpenC
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2023-06-21 09:39:10
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1、单线雷达数据处理数据处理函数来自于：// 处理LaserScan数据, 先转成点云,再传入trajectory_builder_
void SensorBridge::HandleLaserScanMessage(
const std::string& sensor_id, const sensor_msgs::LaserScan::ConstPtr& msg) {
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2023-09-05 23:23:11
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一、简介二、源代码clear all;%======================================================================%%% (I) parameters' =
原创
2021-07-09 11:58:30
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先看看，激光雷达/高光谱激光雷达距离效应再来说波形分解， 通常情况下都是： 1.去噪。通过某些滤波的方法进行去噪，得到预处理后的波形。 2.高斯分解/广义高斯分解/对数正态分解等一些模型。对预处理后的波形，提取模型的初始参数值。具体先对预处理后的波形，先求个一阶导数，找到一阶导数值为0的点，然后对预处理波形求二阶导，根据二阶导，找到全波形函数的极大值，再找到与所有极大值点最近邻的两个极小值点，然后
