【雷达通信】毫米波雷达成像【含GUI Matlab源码 2542期】

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于 2023-12-28 13:00:05 首次发布
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【雷达通信】毫米波雷达成像【含GUI Matlab源码 2542期】

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【雷达通信】基于matlab GUI雷达定位【含Matlab源码 302期】
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【图像去噪】中值滤波图像去噪【含GUI Matlab源码 205期】
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【雷达通信】基于matlab GUI毫米波雷达成像【含Matlab源码 2542期】
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【雷达跟踪】边扫描边跟踪雷达仿真【含GUI Matlab源码 6843期】
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【雷达点云】激光雷达点云数据ICP配准计算【含GUI Matlab源码 8879期】
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激光雷达点云数据ICP配准计算 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【雷达通信】基于matlab GUI雷达脉冲压缩【含Matlab源码 303期】
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【扩频通信】m序列扩频通信【含GUI Matlab源码 4134期】
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【雷达点云】 激光雷达点云数据ICP配准计算【含GUI Matlab源码 8879期】
Matlab912100926的博客
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【雷达通信】基于matlab GUI毫米波雷达成像【含Matlab源码 2542期】.mp4
02-21
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的...
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雷达通信：雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩 滤波估计：SOC估计 目标定位：WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号：肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统：DOA估计、编码...
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雷达预警基于matlab GUI RADAR预警雷达模拟【含Matlab源码 2904期】.zip
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【信号处理课题推荐】小波变化：原理、演进与时频分析应用，MATLAB代码示例
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
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小波变换，理论与应用。文章阐述了小波变换的数学原理、多分辨率特性，并通过MATLAB示例展示了其优势。小波变换在信号处理、图像压缩等领域具有广泛应用，未来发展方向包括自适应小波基优化、与深度学习结合等。小波变换为非平稳信号分析提供了有效工具，将持续推动相关领域的发展。
CEEMDAN - SE：神奇的信号处理组合
2508_94252247的博客
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CEEMDAN-SE(自适应噪声完备集合经验模分解-样本熵信号重构)结合CEEMDAN对信号进行分解，计算分解信号样本熵值，根据其大小重构为高中低频信号可出信号分解图、三维分解图、频谱图、重构后的分解图、频谱图程序有详细的使用说明：1.输入信号data2.进行CEEMDAN分解3.根据样本熵值进行重构，其阈值可根据需求/实际情况进行修改4.重构结果为高中低三个序列，绘制其信号及其频谱matlab代码，含有部分注释；数据为excel数据，使用时替换数据集即可；
模块化多电平变流器MMC的VSG控制MATLAB–Simulink仿真探索
最新发布
2504_94308238的博客
12-16 340
这里简单定义了电容和电感的参数，在实际模型中，它们会参与到电路的运算当中。然后重点来了，为了验证VSG控制的调频调压效果，我们设置了频率波动和电压波动的扰动。比如，在构建MMC的子系统时，可能会用到像电容、电感这些基本的电气元件模块。首先呢，受端接的是可编辑三相交流源，这就方便我们去调整输入的各种参数啦。最近在研究模块化多电平变流器MMC的VSG控制，感觉挺有意思，来和大家分享一下我的一些发现和过程。这些电压分量会被用于后续的控制运算，从而实现对变流器的控制，达到调频调压的目的。模块化多电平变流器MMC。
天空中的植物医生：基于MATLAB的无人机多光谱实时表型分析系统
QQ_778132974的博客
12-12 283
植物表型是基因型与环境互作的结果表达。传统表型分析依赖人工测量，效率低下且主观性强。现代表型分析利用传感器技术，通过量化植物的形态、生理和生化特征，实现高通量、非破坏性的监测。我们开发的这个无人机多光谱实时处理系统，不仅是一个技术演示，更是精准农业发展的一个缩影。它展示了如何将前沿的遥感技术、人工智能算法与实际的农业生产需求相结合，创造出真正有价值的解决方案。项目的核心价值从经验驱动到数据驱动的农业决策从事后治疗到事前预防的植保理念从均匀管理到精准施策的农田操作。
MATLAB环境下基于双向长短时记忆网络的时间序列预测探索
2504_94276515的博客
12-11 457
这种双向信息的利用，极大地提升了模型处理序列数据的能力，进而提高了模型的准确率。在时间序列预测的领域里，我们总是在寻找更有效的模型。1997 年 Schuster 提出的双向循环神经网络 BiRNN 可以说是一个重要的里程碑，它由一个正向和反向的循环神经元组成，前向神经元的输出直接作为后向神经元的输入，这一独特的结构让模型对序列的处理有了新的视角。这里定义了一个延迟向量，在时间序列预测中，延迟的选择很关键，它决定了模型能参考到过去哪些时刻的数据，就像刚才说的回顾走过的路，这个向量就规定了能看多远。
使用BP神经网络进行故障数据分类的方法和MATLAB实现
aini_lovee的博客
12-16 191
使用BP神经网络进行故障数据分类的方法和MATLAB实现
毫米波雷达成像matlab
08-31
毫米波雷达成像是一种利用毫米波信号进行目标探测和成像的技术。在Matlab中，可以使用不同的工具箱和函数来进行毫米波雷达成像的仿真和开发。 对于毫米波雷达成像的仿真，可以使用Matlab中的信号处理工具箱和雷达系统工具箱。信号处理工具箱提供了一系列处理雷达信号的函数，可以进行波形设计、脉冲压缩、目标检测等操作。雷达系统工具箱则提供了一些预定义的雷达系统模型和算法，可以对雷达系统进行建模和仿真。 在Matlab中进行毫米波雷达成像仿真的一般步骤如下： 1. 设计毫米波信号的波形，包括调制方式、中心频率和带宽等参数。 2. 生成仿真场景，包括目标的位置、速度、散射特性等。 3. 产生接收信号，包括发射信号经过目标散射后的接收信号。 4. 进行波形处理，包括脉冲压缩、距离、速度和角度解析等。 5. 进行目标检测和成像，包括对接收信号进行处理，提取目标信息并生成图像。 除了仿真，Matlab还提供了一些用于毫米波雷达成像算法开发的函数和工具。例如，可以使用Matlab中的矩阵运算函数和图像处理函数进行数据处理和图像生成。此外，Matlab还支持机器学习和深度学习算法，可以用于目标检测和分类等任务。 综上所述，Matlab是一个强大的工具，可以用于毫米波雷达成像的仿真和开发。通过使用Matlab中的信号处理工具箱、雷达系统工具箱和其他相关函数，可以进行毫米波雷达成像的各种操作和算法开发。通过Matlab的灵活性和可视化能力，可以方便地进行毫米波雷达成像的研究和实验。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【雷达通信】基于matlab GUI毫米波雷达成像【含Matlab源码 2542期】](https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/130413471)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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