利用C++实现近场SAR代码。

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简介：
该项目涉及对近场SAR系统的C++实现，旨在替代原有的MATLAB代码。具体而言，需要探索如何利用犰狳（Rodent）进行矩阵和多维数据集的转换，并借助OpenCV进行图像绘制。HDF5文件格式将被用于数据的存储。犰狳的下载链接可在此处获取。尽管我个人强烈推荐采用自研软件来管理所有程序，以确保最佳性能和兼容性。此外，该页面还提供了安装犰狳所需的其他先决条件。在Mac和Linux操作系统上，首先需要安装OpenBLAS和LAPACK库，例如使用`brew install openblas`命令进行安装。其他相关库也可以采用类似的方式进行安装。建议避免使用预编译的OpenCV库，因为其最新版本可能存在问题。可以通过以下链接找到Mac系统上OpenCV的安装指南：. 目前已经不再依赖OpenCV。为了便于测试重建算法，创建了一个名为Test.cpp的文件，其中包含一个由五个斑点构成的模拟目标，并将该目标视为接收到的信号（详见.cpp文件中定义的S_echo）。随后计算接收到的信号以重建该目标图像。该.cpp文件主要用于验证和演示重建算法的有效性。要构建和运行程序，请执行`make test` 和 `./test` 命令。此外，还有一个名为test2d.cpp的主程序，用于重建真实的二维信号；信号数据存储在“real2d.txt”文件中...

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客服

IFFT实现代码及MATLAB-CPP近场SAR实现代码：CPP近场SAR的实现

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这段资料包含使用IFFT技术及MATLAB和CPP语言实现近场合成孔径雷达(SAR)成像的方法与代码，专注于CPP环境下的具体实现细节。使用ifft实现代码在MATLAB与C++中的转换以应用于近场SAR（Synthetic Aperture Radar）系统。原始的MATLAB代码需要被移植到C++环境中，并且利用Armadillo库进行矩阵/多维数据集的操作，同时采用OpenCV来进行绘图操作。HDF5格式将用于存储相关数据。为了在Mac和Linux系统上安装并使用Armadillo，请首先确保已经正确地安装了OpenBlas和LAPACK。可以通过Homebrew来完成这些依赖项的安装（例如：`brew install openblas`）。其他必要的库也可以通过类似的方式进行安装。原先计划利用OpenCV来进行图像处理任务，但现在这个需求不再适用。在文件Test.cpp中创建了一个由五个斑点组成的模拟目标，并将此虚拟目标当作接收到的信号来处理。接下来计算接收信号以重建原始的目标分布情况。该cpp文件主要用于测试目的并提供一个简单的演示示例说明了重建算法的工作流程。通过运行`make test`和执行生成的可执行程序（./test）可以构建并运行这个测试案例。另一个关键源代码是test2d.cpp，它包含了用于处理真实二维信号的主要逻辑部分。输入数据文件分别是“real2d.txt”以及相关的配置参数信息。

近场和远场衍射的MATLAB仿真代码.rar_flewe55_衍射_近场远场_近远场转换_FFT_远场MATLAB

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本资源提供了一套用于模拟近场与远场衍射现象的MATLAB代码，涵盖FFT变换及近远场相互转换等功能。适合光学和信号处理领域研究者使用。使用D-fft方法可以计算任意物屏的近场与远场衍射。

近远场转换matlab代码.zip

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本资源提供了用于实现音频信号在近场与远场之间进行转换的MATLAB代码。适用于声学研究和音响工程领域的专业人士和技术爱好者。包含详细注释以帮助用户理解每一步操作原理，便于修改和二次开发。天线近远场变换的MATLAB程序包含详细注释和说明，易于理解且能够实现所需功能。

ICP：利用Python实现迭代最近点算法的教程及源码

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本教程详细讲解了如何使用Python编程语言实现迭代最近点(ICP)算法，并提供了完整的源代码供读者参考学习。关于使用Python的迭代最近点（ICP）教程已经实现了以下内容： - 使用最小二乘法和高斯-牛顿法完成了基本点到平面匹配。 - 仅用高斯-牛顿方法进行点对点匹配。所有重要的代码段都在basicICP.py中。主要功能包括：icp_point_to_plane、icp_point_to_point_lm 和 icp_point_to_plane_lm。Transformation.py用于使点云变形，以便我们可以验证基于ICP的注册效果。我们只有一组点云及其对应的法线向量作为输入数据，并使用distance.py对其进行变换处理。然后将其传入basicICP.py进行注册操作，这为我们提供了一种简便的方法来验证ICP结果的有效性。文件示例：fileOriginal = /icp/data/original.xyz

利用Python实现的SAR变化检测算法

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本项目运用Python编程语言开发了一套针对合成孔径雷达(SAR)图像的时间序列分析工具，专注于自动识别和量化不同时间点之间的地表变化情况。该算法通过先进的特征提取技术和统计模型提高了变化检测的准确性和效率，在环境监测、灾害评估等领域展现出广泛应用前景。基于Python的SAR变化检测算法。

用C++实现场景漫游

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本项目采用C++语言实现三维场景漫游功能，通过编程技术构建虚拟现实环境，用户能够自由探索和交互，提供沉浸式体验。《DirectX 3D HLSL 高级实例精讲》这本书中有场景沿路径漫游的例子，其中包括摄影机镜头变化和路径变化的源码。

C++代码实现商场库存管理系统

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本项目采用C++语言开发，构建了一个功能完善的商场库存管理系统。该系统能够高效管理商品入库、出库以及库存查询等操作，旨在为用户提供便捷实用的商品库存解决方案。课程设计题目是关于商场库存管理系统的开发。该系统的基本功能包括：新商品的录入、商品进库记录、出库操作、调价处理、货柜管理、库存统计以及总价格计算，同时还能进行产地数据的汇总分析。

从近场到远场：利用圆柱形近场数据计算被测天线远场方向图的MATLAB开发

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本项目旨在通过MATLAB软件开发算法，使用圆柱形近场扫描的数据来高效准确地预测和绘制被测天线在远场环境中的方向图。这种方法能有效减少测试时间和成本，同时提高测量精度。我们基于先前论文开发的算法，并利用MATLAB 7中的GUIDE（图形用户界面开发环境）来解决问题。即使对于400x400大小的近场数据，该工具也能实现快速处理。它使我们能够创建一个结合了MATLAB计算和图形功能以及方便的图形用户界面的教育软件。该项目的输入是在圆柱形扫描表面上距天线固定距离处电场[E(θ) 和 E(φ)] 的二维（幅度和相位，即复数形式）扫描。参考文献包括Arthur D. Yaghjian在IEEE Transactions on Antennas and Propagation上的“近场天线测量概述”，以及Richard C. Johnson、H. Allen Ecker和J. Searcy Hollis的“圆柱体上的探针补偿近场测量”。

利用C++和DeepSeek模型实现的代码生成源码

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本项目采用C++编程语言，并结合先进的DeepSeek模型，旨在高效生成高质量的代码片段。通过深度学习技术优化编码流程，提高开发效率与代码质量。环境准备包括安装 PyTorch C++ 库（libtorch）以及 tokenizers-cpp。对于 PyTorch C++ 库的安装，你需要从官方渠道下载适合你系统的预编译版本；而 tokenizers-cpp 则可以通过其 GitHub 仓库获取并进行编译安装。

一维最近点对问题的C语言实现代码

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本项目提供了一种用C语言解决一维最近点对问题的高效算法实现。通过分治策略，程序能够快速找到给定点集中距离最近的一对点，并附有详细的注释和测试案例以供学习参考。课程的随堂作业，使用C语言编写，在Dev环境下可以运行。这是一段新手级别的代码，请勿批评指正。主要是为了帮助那些不想自己动手完成作业的朋友方便一下，毕竟老师也不会仔细检查的。