【超声波信号处理】超声波信号处理的时延多普勒反卷积附Matlab代码

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🔥 内容介绍

1.2 传统处理的技术瓶颈

传统超声波信号处理依赖 “发射信号 - 回波信号” 的直接相关性分析，存在两大核心局限：

1. 分辨率受限：时延与多普勒分辨率受发射信号自模糊函数主瓣宽度制约 —— 主瓣越宽，分辨率越低（如窄脉冲信号虽时延分辨率高，但多普勒分辨率低，反之亦然），难以同时实现 “高时延分辨率 + 高多普勒分辨率”；

1. 信号模糊干扰：回波信号中包含发射信号的模糊成分（如旁瓣干扰、多径反射叠加），导致目标时延 - 多普勒信息被掩盖，尤其在复杂环境（如多目标、强噪声）下，误判率显著升高；

1. 反卷积适配性差：通用反卷积算法（如维纳滤波、Richardson-Lucy 算法）未针对超声波信号的宽带、非平稳特性优化，易出现噪声放大或过度平滑，丢失关键细节信息。

时延 - 多普勒反卷积技术的核心需求，是通过 “消除发射信号模糊性 - 分离目标信息”，突破分辨率瓶颈，同时保证在噪声环境下的鲁棒性，为高精度超声波探测提供支撑。

二、核心理论基础：模糊函数与反卷积原理

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

 vector

I = 3;          % echo number

% tao1 = 0.25e-6; tao2 = 0.3e-6; tao3 = 0.35e-6;

fc = 25e6;      % center frequency

b1 = 2;

fs = 1e9;       % sampling frequency

T = 1e-6;

t = -T:1/fs:T-1/fs;

tt = 0:1/fs:T-1/fs;

k_it = [10 20 40 60];

% PRF = 5e5;

c = 1500;              % speed of sound

v = [0.1,0.06,0.08];   % movement speed

V_dop = 2*fc.*v./c;

% doppler1 = exp(1i*2*pi*V.*tt);

s1 = exp(-b*t.^2).*cos(2*pi*fc*t);

s1_dt = [zeros(1,round(tao*fs)),s1(1:(length(s1)-round(tao*fs)))];

r_s2 = zeros(I,round(max(de_t)*fs)+length(tt));

% x1 = complex(a*exp(-b*(t-tao).^2).*cos(2*pi*fc*(t-tao)),0).*dopp;

% N = length(t);

% f = fs*(0:N/2)/N;

% s1f = fft(real(s1),N);

% x1f = fft(real(x1),N);

% s1f = abs(s1f./N); s1F = s1f(1:N/2+1);

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 通信方面

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