《合成孔径雷达成像算法与实现》Figure3.13——匹配滤波器的三种实现方式


clc
clear
close all% 参数设置
TBP = 80; % 时间带宽积
T = 10e-6; % 脉冲持续时间
N_ZD = 60; % 零频点位于中点右侧的距离,P58% 参数计算
B = TBP/T; % 信号带宽
K = B/T; % 线性调频频率
alpha_os = 5; % 过采样率
F = alpha_os*B; % 采样频率
N = 2*ceil(F*T/2); % 采样点数
dt = T/N; % 采样时间间隔
t_c = N_ZD*dt; % 脉冲时间偏移% 变量设置
t = -T/2:dt:T/2-dt; % 时间变量% 信号表达
st1 = exp(1j*pi*K*(t-t_c).^2); % 有时间偏移的chirp信号
st2 = zeros(1,N); % 等长的空信号
st = [zeros(1,40),st1,st2,st1,st2,st1,zeros(1,40)];
N_st = length(st); % 信号长度
Sf = fftshift(fft(st)); % 信号频域表达式
f = -F/2:F/N_st:F/2-F/N_st; % 频率变量
n = 0:N_st-1; % 采样点% 窗函数
window_1 = kaiser(N,2.5)'; % 时域窗函数
Window_1 = fftshift(window); % 频域窗函数% 匹配滤波——方式1
ht_1 = conj(fliplr(st1)); % 将时间反褶后的复制脉冲取复共轭
%ht_window_1 = window_1.*ht_1; % 加窗的时域匹配滤波器表达式
Hf_1 = fftshift(fft(ht_1,N_st)); % 补零离散傅里叶变换
Sf_out_1 = Sf.*Hf_1; % 频域输出
st_out_1 = ifft(ifftshift(Sf_out_1)); % 时域输出% 匹配滤波——方式2
ht_2 = st1; % 复制脉冲
Hf_2 = conj(fftshift(fft(ht_2,N_st))); % 补零后离散傅里叶变换后复共轭
Sf_out_2 = Sf.*Hf_2; % 频域输出
st_out_2 = ifft(ifftshift(Sf_out_2)); % 时域输出
plot(abs(st_out_2))% 匹配滤波——方式3
window_3 = kaiser(N_st,2.5)'; % 信号长度的窗函数
Window_3 = fftshift(window_3); % 频域窗函数
Hf_3 = Window_3.*exp(1j*pi*f.^2/K); % 匹配滤波器频域表达式
Sf_out_3 = Sf.*Hf_3;
st_out_3 = ifft(ifftshift(Sf_out_3));% 绘图
subplot(411),plot(n,real(st)),axis([0 N_st,-1.2 1.2])
subplot(412),plot(n,abs(st_out_1)),xlim([0,N_st])
subplot(413),plot(n,abs(st_out_2)),xlim([0,N_st])
subplot(414),plot(n,abs(st_out_3)),xlim([0,N_st])

可以看到方式一脉冲压缩至输入序列的后沿,方式二脉冲压缩至输入序列前沿,方式三脉冲压缩至零频位置
相关文章:
《合成孔径雷达成像算法与实现》Figure3.13——匹配滤波器的三种实现方式
clc clear close all% 参数设置 TBP 80; % 时间带宽积 T 10e-6; % 脉冲持续时间 N_ZD 60; % 零频点位于中点右侧的距离,P58% 参数计算 B TBP/T; …...
Android企业项目开发实训室建设方案
一 、系统概述 Android企业项目开发作为新一代信息技术的重点和促进信息消费的核心产业,已成为我国转变信息服务业的发展新热点:成为信息通信领域发展最快、市场潜力最大的业务领域。互联网尤其是移动互联网,以其巨大的信息交换能力和快速渗透…...
11_Redis经典五大类型源码及底层实现
Redis经典五大类型源码及底层实现 一、Redis数据类型的底层数据结构 SDS动态字符串双向链表压缩列表 zpilist哈希表 hashtable调表 skiplist整数集合 intset快速列表 quicklist紧凑列表 listpack 二、Redis源码地址 Github:https://github.com/redis/redis 三、…...
AWS WAF实战、优势对比和缺陷解决
文章目录 挑战和目标AWS WAF的优势AWS WAF的不足我是怎么做的?什么是比较好的AWS WAF设计? 笔者为了解决公司Web站点防御性问题,较为深入的研究AWS WAF的相关规则。面对上千万的冲突,笔者不得设计出一种能漂亮处理冲突数据WAF规则。 AWS WAF开发人员在…...
13,【设计模式】代理
代理 代理支持任意参数的简单代理实现 代理 代理的本质是函数指针 代理分为单播,多播,动态多播(ue4中提出的) 单播:在网络通信中,单播是一种一对一的通信方式 多播:在网络通信中,…...
基于IDEA使用maven创建hibernate项目
1、创建maven项目 2、导入hibernate需要的jar包 <!--hibernate核心依赖--><dependency><groupId>org.hibernate</groupId><artifactId>hibernate-core</artifactId><version>5.4.1.Final</version></dependency><!--…...
使用Termux在安卓手机上搭建Hexo博客网站,并发布到公网访问
文章目录 1. 安装 Hexo2. 安装cpolar内网穿透3. 公网远程访问4. 固定公网地址 Hexo 是一个用 Nodejs 编写的快速、简洁且高效的博客框架。Hexo 使用 Markdown 解析文章,在几秒内,即可利用靓丽的主题生成静态网页。 下面介绍在Termux中安装个人hexo博客并…...
宝塔 杀死 java服务 netstat -tlnp | grep :7003 kill 2205698
7003 是端口 netstat -tlnp | grep :7003 kill 2205698...
Python3 数据类型转换
Python3 数据类型转换 有时候,我们需要对数据内置的类型进行转换,数据类型的转换,一般情况下你只需要将数据类型作为函数名即可。 Python 数据类型转换可以分为两种: 隐式类型转换 - 自动完成显式类型转换 - 需要使用类型函数来…...
Cookie 和 Session 的工作流程
目录 一、Cookie是什么? 二、Session是什么? 三、Cookie的工作流程 四、Session的工作流程 五、Session和Cookie的区别和联系 一、Cookie是什么? Cookie是一种在网站和用户之间交换信息的机制。它是由Web服务器发送给用户浏览器的小型文本文件ÿ…...
AutoSAR配置与实践(基础篇)3.6 BSW的WatchDog功能
3.6 BSW的WatchDog功能 一、WatchDog功能介绍1.1 WatchDog 模块组成1.2 内外部看门狗区别和原理1.3 常见看门狗校验方式一、WatchDog功能介绍 1.1 WatchDog 模块组成 WatchDog 即看门狗功能。这个看门狗不是真正看家的狗,而是软件的一个模块,但是因为功能类似故以此起名。主…...
运维高级第6次作业
1.安装docker服务,配置镜像加速器 Docker安装与镜像加速器配置_ZRSAI的博客-CSDN博客 2.下载系统镜像(Ubuntu、 centos) 执行该命令后,Docker会自动从Docker Hub镜像库中下载Ubuntu镜像,并将其保存到本地计算机上: [ro…...
MongoDB使用GridFS存储大数据(Java)
MongoDB 是一个灵活的 NoSQL 数据库,能够存储大量的数据。但是,当涉及到特别大的数据项,比如大文件、视频或大型图片时,MongoDB 提供了一个特殊的方法来存储这些数据:GridFS。 简介: 1. 什么是 GridFS&am…...
内网穿透实战应用-windwos10系统搭建我的世界服务器,内网穿透实现联机游戏Minecraft
文章目录 1. Java环境搭建2.安装我的世界Minecraft服务3. 启动我的世界服务4.局域网测试连接我的世界服务器5. 安装cpolar内网穿透6. 创建隧道映射内网端口7. 测试公网远程联机8. 配置固定TCP端口地址8.1 保留一个固定tcp地址8.2 配置固定tcp地址 9. 使用固定公网地址远程联机 …...
pytorch基于ray和accelerate实现多GPU数据并行的模型加速训练
在pytorch的DDP原生代码使用的基础上,ray和accelerate两个库对于pytorch并行训练的代码使用做了更加友好的封装。 以下为极简的代码示例。 ray ray.py #codingutf-8 import os import sys import time import numpy as np import torch from torch import nn im…...
[蓝帽杯 2022 初赛]domainhacker
打开流量包,追踪TCP流,看到一串url编码 放到瑞士军刀里面解密 最下面这一串会觉得像base64编码 删掉前面两个字符就可以base64解码 依次类推,提取到第13个流,得到一串编码其中里面有密码 导出http对象 发现最后有个1.rar文件 不出…...
在 Pytorch 中使用 TensorBoard
机器学习的训练过程中会产生各类数据,包括 “标量scalar”、“图像image”、“统计图diagram”、“视频video”、“音频audio”、“文本text”、“嵌入Embedding” 等等。为了更好地追踪和分析这些数据,许多可视化工具应运而生,比如之前介绍的…...
Grafana Dashboard 备份方案
文章目录 Grafana Dashboard 备份方案引言工具简介支持的组件要求配置备份安装使用 pypi 安装grafana备份工具配置环境变量使用Grafana Backup Tool 进行备份恢复备份 Grafana Dashboard恢复 Grafana Dashboard结论Grafana Dashboard 备份方案 引言 每个使用 Grafana 的同学都…...
opencv-疲劳检测-眨眼检测
#导入工具包 from scipy.spatial import distance as dist from collections import OrderedDict import numpy as np import argparse import time import dlib import cv2FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS OrderedDict([("mouth", (48, 68)),("right_eyebrow",…...
2023-08-24力扣每日一题
链接: 1267. 统计参与通信的服务器 题意: 同行同列可以发生通信,求能发生通信的机器数量 解: 标记每行/每列的机器个数即可 实际代码: #include<bits/stdc.h> using namespace std; class Solution { pub…...
国防科技大学计算机基础课程笔记02信息编码
1.机内码和国标码 国标码就是我们非常熟悉的这个GB2312,但是因为都是16进制,因此这个了16进制的数据既可以翻译成为这个机器码,也可以翻译成为这个国标码,所以这个时候很容易会出现这个歧义的情况; 因此,我们的这个国…...
设计模式和设计原则回顾
设计模式和设计原则回顾 23种设计模式是设计原则的完美体现,设计原则设计原则是设计模式的理论基石, 设计模式 在经典的设计模式分类中(如《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书中),总共有23种设计模式,分为三大类: 一、创建型模式(5种) 1. 单例模式(Sing…...
vscode(仍待补充)
写于2025 6.9 主包将加入vscode这个更权威的圈子 vscode的基本使用 侧边栏 vscode还能连接ssh? debug时使用的launch文件 1.task.json {"tasks": [{"type": "cppbuild","label": "C/C: gcc.exe 生成活动文件"…...
【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
解密LSTM与GRU:如何让RNN变得更聪明? 在深度学习的世界里,循环神经网络(RNN)以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而,传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失&#…...
【项目实战】通过多模态+LangGraph实现PPT生成助手
PPT自动生成系统 基于LangGraph的PPT自动生成系统,可以将Markdown文档自动转换为PPT演示文稿。 功能特点 Markdown解析:自动解析Markdown文档结构PPT模板分析:分析PPT模板的布局和风格智能布局决策:匹配内容与合适的PPT布局自动…...
苍穹外卖--缓存菜品
1.问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大 2.实现思路 通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析: ①每个分类下的菜品保持一份缓存数据…...
【AI学习】三、AI算法中的向量
在人工智能(AI)算法中,向量(Vector)是一种将现实世界中的数据(如图像、文本、音频等)转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知(如语义、视觉特征)与…...
MySQL 知识小结(一)
一、my.cnf配置详解 我们知道安装MySQL有两种方式来安装咱们的MySQL数据库,分别是二进制安装编译数据库或者使用三方yum来进行安装,第三方yum的安装相对于二进制压缩包的安装更快捷,但是文件存放起来数据比较冗余,用二进制能够更好管理咱们M…...
Razor编程中@Html的方法使用大全
文章目录 1. 基础HTML辅助方法1.1 Html.ActionLink()1.2 Html.RouteLink()1.3 Html.Display() / Html.DisplayFor()1.4 Html.Editor() / Html.EditorFor()1.5 Html.Label() / Html.LabelFor()1.6 Html.TextBox() / Html.TextBoxFor() 2. 表单相关辅助方法2.1 Html.BeginForm() …...
三分算法与DeepSeek辅助证明是单峰函数
前置 单峰函数有唯一的最大值,最大值左侧的数值严格单调递增,最大值右侧的数值严格单调递减。 单谷函数有唯一的最小值,最小值左侧的数值严格单调递减,最小值右侧的数值严格单调递增。 三分的本质 三分和二分一样都是通过不断缩…...
