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原创 雷达信号检测问题与奈曼-皮尔逊准则

常用的最佳检测准则有最大后验概率准则、贝叶斯准则、极小极大化准则、最小错误概率准则、奈曼-皮尔逊准则等。在雷达信号检测领域,由于预先未知目标出现的概率,很难确定一次漏警所造成的损失。在一定的虚警概率下,使漏警概率最小或使检测概率最大,为奈曼-皮尔逊准则。

2024-07-02 17:08:58 1284

原创 基于algorithm2e的LaTeX算法流程使用 (含中英文模板)

本文考虑采用algorithm2e宏包实现LaTeX\LaTeXLATE​X的算法流程。使用前,需要导入algorithm2e宏包等一系列操作。文末给出了基于此宏包的中文模板和英文模板。

2024-06-28 20:43:22 1616

原创 Zotero7 插件推荐与用法简介

Zotero7 插件推荐与用法简介

2024-06-27 12:50:35 5913

原创 带条件贝叶斯定理(三事件贝叶斯公式)证明

联立式(2)和式(3),可得式(1)。

2024-06-26 16:26:03 1167

原创 DIT-FFT[C语言实现]

DIT-FFT[C语言实现]复数运算DIT-FFT基本原理旋转因子的周期性DIT-FFT四步骤step1:选定长度step2:奇偶分解成子序列step3:利用可约性进行转化step4:利用周期性和对称性将X(k)分段表示C语言实现DIT-FFT复数运算首先,FFT运算涉及复数运算,如果不想用C语言的复数库,可以选择自定义复数结构。先定义如下结构体以及相关运算:typedef struct{ float real; float imag;}complex;complex complex_add

2022-01-26 21:18:17 2789

原创 单信号源与多信号源下的数字波束形成

单信号源与多信号源下的数字波束形成单一信号源MATLAB仿真验证多个信号源单一信号源假设来波方向为θ\thetaθ,波束平行照射,那么信号的导向矢量为:a(θ)=[1,ejkdsin(θ),...,ejk(N−1)dsin(θ)]T\textbf{a}(\theta)=[1, e^{jkdsin(\theta)}, ... , e^{jk(N-1)dsin(\theta)}]^Ta(θ)=[1,ejkdsin(θ),...,ejk(N−1)dsin(θ)]T这里的导向矢量的相位关系,可以理解为

2022-01-23 22:57:25 1073

原创 重叠相加法和重叠保留法[含MATLAB code]

重叠相加法和重叠保留法[含MATLAB code]前言重叠相加法理论分析代码验证重叠保留法理论分析代码验证前言我们知道,如果使用DFT来计算线性卷积,需要分别将M点数据长度的x(n)x(n)x(n)和N点滤波器长度的h(n)h(n)h(n)分别补零至L点以上,其中L=M+N−1L=M+N-1L=M+N−1然而,当M与N相差非常大时,需要补很多零,另外,由于FFT属于批处理算法,需要等到长序列全部输入完毕后才能利用FFT这一快速算法计算DFT,实时性难以保证。因此,可以采用分段卷积的方法来解决这一问题。

2022-01-21 16:00:25 6267

原创 利用MATLAB&C语言生成&读取.dat文件

利用MATLAB&C语言生成&读取.dat文件MATLAB生成.dat文件MATLAB读取.dat文件方式一方式二C语言生成.dat文件C语言读取.dat文件注意事项有时候,需要在matlab或c语言编程环境中写入或读取.dat文件,一种可行的方式如下:MATLAB生成.dat文件testdata = 0 : 10;fp_w = fopen('data.dat', 'wt');fprintf(fp_w, '%d\n', testdata);MATLAB读取.dat文件方

2021-11-28 21:22:56 6194 1

原创 双采样率下的非均匀采样

双采样率下的非均匀采样假定一个函数g(t)g(t)g(t)的傅里叶变换为G(f)=∫−∞∞g(t)e−j2πftdtG(f)=\int_{-\infty}^{\infty}g(t)e^{-j2\pi ft}dtG(f)=∫−∞∞​g(t)e−j2πftdt定义一个门函数h1(t)h_1(t)h1​(t),再定义一个与之互补的门函数h2(t)h_2(t)h2​(t),有h2(t)=1−h1(t)h_2(t)=1-h_1(t)h2​(t)=1−h1​(t)可见h1(t)h2(t)=0h_1(t

2021-11-20 14:36:10 1631

原创 极坐标格式下的二维傅里叶变换与逆变换推导

极坐标格式下的二维傅里叶变换与逆变换推导直角坐标系下的二维傅里叶变换和逆变换分别如下:G(u,v)=∬g(x,y)e−j2π(ux+vy)dxdyg(x,y)=∬G(u,v)ej2π(ux+vy)dudvG(u,v)=\iint g(x,y)e^{-j2\pi (ux+vy)}dxdy \\g(x,y)=\iint G(u,v)e^{j2\pi(ux+vy)}dudvG(u,v)=∬g(x,y)e−j2π(ux+vy)dxdyg(x,y)=∬G(u,v)ej2π(ux+vy)dudv现在,令x

2021-11-20 10:33:16 4897 1

原创 音频压缩编码概述

音频压缩编码概述什么是音频信号人耳听觉系统三特性音频编码技术概览波形编码参数编码混合编码感知编码什么是音频信号通常,将人耳可以听到的信号,叫做音频信号(20Hz-20kHz)。人的发声器官能产生的频段在80-3400Hz左右。正常人说话的语音频段在300-3000Hz左右。人耳听觉系统三特性人耳对不同频率的灵敏度不同。在2-5KHz的频段信息很容易被人耳听到。频率遮蔽效应(FME)。高频信息和低频信息同时出现时,很难听出低频信息。时域遮蔽效应(TME)。强信号出现时刻附近的弱信号,很难

2021-11-18 17:49:00 903

原创 图像视频压缩编码概述

图像视频压缩编码概述图像视频的特点图像压缩图像编码方法统计编码的基本理论霍夫曼编码香农编码算术编码游程编码变换编码预测编码图像视频的特点首先,图像视频信号十分直观确切,其可以较为准确的表述信息,不容易产生混淆,较为高效。其次,人们每天接受的外界信息中,图像视频信息大约占百分之七十,具有极高的比例,信息广泛。另外,由于图象视频信息含有大量的信息,其带宽一般较大。图像压缩对图像进行压缩,很有必要,也可行。数字化后的图像数据是十分庞大的,如果不进行压缩,将对存储器的存储容量、传输信道的带宽以及计算机的处理

2021-11-17 22:07:23 956

原创 二维傅里叶变换扭曲性质证明

二维傅里叶变换扭曲性质证明二维扭曲性质证明二维扭曲性质对于傅里叶变换对g(t1,t2)⟷G(f1,f2)g(t_1,t_2)\longleftrightarrow G(f_1,f_2)g(t1​,t2​)⟷G(f1​,f2​)有g(t1+αt2,t2)⟷G(f1,f2−αf1)g(t_1+\alpha t_2,t_2)\longleftrightarrow G(f_1,f_2 - \alpha f_1)g(t1​+αt2​,t2​)⟷G(f1​,f2​−αf1​)证明对于二维傅里叶变换

2021-11-07 14:40:52 748

原创 雷达基础之脉冲雷达信号距离模糊与解模糊

雷达基础之脉冲雷达信号模糊与解模糊脉冲雷达发射信号的参量什么情况下会产生距离模糊?如何解距离模糊?脉冲雷达发射信号的参量参量名name描述载频Carry Frequency载波频率脉宽Pulse Width单个脉冲的宽度,时间量纲调制Modulation有AM、PM等调制方式重频Pulse Repetition Frequency分为低、中、高重频一般来说采用低重频,距离不产生模糊,但多普勒模糊;采用高重频,多普勒不模糊,但距离产生模糊。

2021-11-04 17:45:58 14907 5

原创 信号采样与sinc插值恢复MATLAB

信号采样与sinc插值恢复[MATLAB]根据采样定理,若想无失真地从采样信号重建信号,需要满足:信号为频带有限信号。fs≥2fmf_s \ge 2f_mfs​≥2fm​。令插值因子为sinc函数h(m)=sinc(m)=sin(πm)πmh(m) = sinc(m) = \frac{sin(\pi m)}{\pi m}h(m)=sinc(m)=πmsin(πm)​则插值信号为g(m)=∑igd(i)sinc(m−i)g(m) = \sum_i g_d(i)sinc(m-i)

2021-11-04 14:50:20 9516 12

原创 语音信号的数学模型

一、数字信号处理基础线性T[ax1(t)+bx2(t)]=aT[x1(t)]+bT[x2(t)]T[ax_1(t)+bx_2(t)]=aT[x_1(t)]+bT[x_2(t)]T[ax1​(t)+bx2​(t)]=aT[x1​(t)]+bT[x2​(t)]时不变性y(t)=T[x(t)]y(t)=T[x(t)]y(t)=T[x(t)]y(t−t0)=T[x(t−t0)]y(t-t_0)=T[x(t-t_0)]y(t−t0​)=T[x(t−t0​)]连续卷积f(t)=f1(t)⊗f2(t)=∫−

2021-10-19 19:17:19 2328

原创 雷达基础之LFM信号及其脉冲压缩

雷达基础之LFM信号及其脉冲压缩时域表达式频域表达式时域脉冲压缩频谱脉冲压缩时域表达式当中心频率为0时,s(t)=rect(tT)ejπKt2s(t)=rect(\frac{t}{T})e^{j\pi Kt^2}s(t)=rect(Tt​)ejπKt2其中,K为调频率。其有一下性质:含义表达式相位ϕ(t)=πKt2\phi(t)=\pi Kt^2ϕ(t)=πKt2频率f(t)=Ktf(t)=Ktf(t)=Kt带宽BW= |K|T时宽带宽积TBP=

2021-10-17 11:24:02 1401 1

原创 雷达基础之模糊函数

test

2021-10-14 19:45:49 6218 5

原创 雷达相干性阐释

雷达相干性阐释概念:任意两个发射脉冲的相位是一致的。引申:从一个脉冲道下一个脉冲末端的相位连续。如何保证:保持任意两个连续脉冲等相位波前存在整数个波长。能力体现:指雷达精确测量(提取)接收信号相位的能力。...

2021-08-30 11:35:53 754

原创 雷达对抗概述

雷达对抗概述Principle of Radar Countermeasure1、什么是雷达对抗?雷达对抗是对敌方雷达进行侦察、干扰、摧毁,以及防护敌方对我方的雷达进行侦察、干扰和摧毁的电子对抗技术。2、雷达靠什么获取目标信息?雷达通过发射和接收电磁波获取信息。3、雷达对抗在现代战争中的地位和作用?雷达对抗是取得信息优势和军事优势的重要手段和保证,是消灭敌人、完成任务、保存自己的必要武器。4、实现雷达侦察的基本条件有哪些?雷达发射电磁波侦察机可以接收到足够强的雷达信号侦察机有能力处理

2021-08-29 21:47:33 2571

原创 多普勒频率的推导(纯公式版)

多普勒频率的推导(纯公式版)前奏d=vΔtd=v\Delta td=vΔtcτ=cΔt+vΔtc\tau=c\Delta t+v\Delta tcτ=cΔt+vΔtcτ′=cΔt−vΔtc\tau'=c\Delta t-v\Delta tcτ′=cΔt−vΔtcτ′cτ=cΔt−vΔtcΔt+vΔt\frac{c\tau'}{c\tau}=\frac{c\Delta t-v\Delta t}{c\Delta t+v\Delta t}cτcτ′​=cΔt+vΔtcΔt−vΔt​τ′=c−vc+vτ

2021-08-29 20:45:40 9824

原创 英文缩写释义

英文缩写释义英文缩写英文全称中文释义SISOsingle-input,single-output单输入,单输出MIMOmultiple-input,multiple-output多输入,多输出LTILinear Time-Invariant线性时不变ODEOrdinary Differential Equation常微分方程BSPBoard Support Package板级支持包PIDProportion Integral Dif

2021-08-24 14:43:15 4748 1

### 学术出版IEEE写作投稿指南:提升科研成果发表成功率与影响力 【IEEE写作投稿暨OA研讨会2024年讲座PPT】

内容概要:本文档是关于IEEE写作投稿暨OA研讨会的内容,旨在提供来自IEEE编委的发文建议及最佳实践。文档详细介绍了如何为研究选择合适的出版物,避免掠夺性出版商,编辑和审稿人关注的重点,常见拒稿原因以及优化文章可见性、引用量的方法。此外,还涵盖了IEEE Xplore数字图书馆的使用技巧,开放获取出版的优势和选项,IEEE为作者提供的工具和支持,以及如何进行伦理出版,包括避免抄袭、重复提交等问题。; 适合人群:希望提高论文发表成功率的研究人员、工程师和学者,特别是对电气工程、电信、计算、航空航天等领域感兴趣的人士。; 使用场景及目标:①帮助作者选择最适合的出版物并理解编辑和审稿人的期望;②指导作者如何撰写高质量的论文,避免常见的拒稿原因;③介绍IEEE Xplore数字图书馆的使用方法,提升文献检索效率;④解释开放获取出版的优势和具体操作流程,帮助作者选择合适的出版模式。; 其他说明:文档还提供了详细的伦理出版指南,包括避免抄袭、重复提交和确保作者贡献透明度等内容。此外,还推荐了几本有助于提高科研写作能力的书籍,如《科学家写作指南》等。

2025-04-10

德国博士论文(英文):Synthetic Aperture Radar Tomography Compressed Sensing Models and Algorithms

德国博士论文(英文):Synthetic Aperture Radar Tomography Compressed Sensing Models and Algorithms

2025-04-10

遥感技术基于多基线L波段数据的机载SAR层析成像首次实现,是研究层析SAR成像的经典论文

内容概要:本文首次展示了基于多基线L波段数据的机载SAR层析成像技术的成功实验实现。文中介绍了孔径合成三维成像的概念及其在多基线成像几何条件下的应用,讨论了由于飞行轨迹数量有限和空间分布不规则所带来的限制。文章还探讨了SAR层析成像的实验要求,并展示了使用DLR的实验SAR(E-SAR)在德国Oberpfaffenhofen附近测试场地获取的数据集进行的实验结果。通过这些实验,作者证明了SAR层析成像在估计地面地形和森林生物量以及检测覆盖物体方面的潜力。 适合人群:从事地球观测、雷达遥感或SAR技术研究的专业人士,特别是对三维成像技术和应用感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标:①验证SAR层析成像技术的可行性;②评估SAR层析成像在估计树高、地面地形和检测隐藏目标方面的能力;③改进SAR层析成像中的模糊度抑制和算法计算效率;④探索与其他长波段如P波段的比较研究;⑤结合极化技术扩展SAR层析成像的应用。 其他说明:尽管实验结果展示了SAR层析成像的巨大潜力,但目前仍存在一些挑战,如模糊度水平较高,导致图像对比度较低,特别是在处理复杂植被时效果不佳。未来的研究将集中在优化算法和提高分辨率上。此外,文章还提到了一些具体的技术细节,如使用新的自适应滤波技术和相位校正方法来最小化误差。

2025-04-10

这篇文章是一篇关于层析合成孔径雷达(Tomographic Synthetic Aperture Radar, Tomo-SAR)方法的综述文章

内容概要:本文详细介绍了合成孔径雷达(SAR)及其三维成像技术——层析SAR(Tomographic SAR, Tomo-SAR)。SAR是一种安装在飞行平台上的雷达系统,通过平台移动来提高图像分辨率。传统SAR仅能获取二维信号,而Tomo-SAR利用多个二维信号重建三维模型。文章首先回顾了SAR的历史和发展,接着解释了Tomo-SAR的工作原理、数学建模以及预处理步骤,包括辐射校准、图像配准和去噪等。文中还比较了几种常见的谱估计方法,如常规波束形成法、非线性最小二乘法、干涉SAR、奇异值分解(SVD)和基于压缩感知的SL1MMER算法。最后,作者对各种方法的优缺点进行了总结,并展望了未来的研究方向。 适合人群:具备雷达遥感基础知识或从事地球观测、环境监测、地理信息系统等领域研究的技术人员和科研人员。 使用场景及目标:①理解SAR和Tomo-SAR的基本原理和技术细节;②掌握SAR数据预处理和后处理的方法;③选择合适的谱估计算法进行高精度三维地形重建;④探索新的信号处理技术和应用领域,如植被监测、城市建筑高度测量等。 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还结合实际案例展示了不同算法的效果对比。文中提到的SL1MMER算法特别适用于多散射体单元的高精度重建,但计算成本较高。对于大规模数据处理,SVD可能是更好的选择。此外,压缩感知方法的应用为减少数据量和提高重建效率提供了新思路。

2025-04-10

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