Advertisement

相位解卷积（unwrap）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
相位解卷积（Unwrap）是一种信号处理技术，用于恢复原始连续相位信息，常应用于雷达、医学成像及光学测量等领域，以提高数据准确性和解析度。 将值之间的变化转换为2*pi的补码来展开相位角。通过将绝对跳跃大于discont（假设是某个阈值）的部分替换为其2*pi补码，在给定轴上展开弧度相位。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 相位解卷积（unwrap）
    优质
    相位解卷积（Unwrap）是一种信号处理技术，用于恢复原始连续相位信息，常应用于雷达、医学成像及光学测量等领域，以提高数据准确性和解析度。 将值之间的变化转换为2*pi的补码来展开相位角。通过将绝对跳跃大于discont（假设是某个阈值）的部分替换为其2*pi补码，在给定轴上展开弧度相位。
     
  • 相位解缠（unwrap）相位解缠
    优质
    相位解缠是指在信号处理和雷达干涉测量中消除因相位跳跃导致的不连续性过程，恢复连续的相位信息，对于提高数据精度至关重要。 INSAR相位解缠算法使用Python语言实现，采用枝切法进行相位解缠。
     
  • 最大相关的解卷积 mymckd
    优质
    最大相关的解卷积探讨了一种基于最大相关性原理改进的解卷积算法，旨在提升信号和图像处理中的恢复精度与效率。该方法通过优化卷积操作的逆过程，有效应用于去噪、超分辨率重建等领域，为复杂数据处理提供了强有力的技术支持。 mckd为最大相关解卷积，包含我自己修改的mckd程序，它的去噪效果比最大峭度解卷积更好。
     
  • 理解相关和卷积的本质
    优质
    本文深入探讨了相关和卷积的概念与原理，旨在帮助读者全面理解这两种数学运算在信号处理及机器学习中的应用本质。 网络资源中有详细且透彻地讲解了相关性和卷积之间的关系的文档。
     
  • 卷积编码与解码-卷积码编解码
    优质
    简介：本文探讨了卷积编码与解码技术，重点讲解了卷积码的编解码原理及其应用，为通信系统中的错误纠正提供了理论支持和实践指导。 使用Simulink或M语言仿真卷积编码，并用Viterbi译码的方法进行解码，其中的编码、译码全部是自己编写代码（采用M语言方式），而不是调用Simulink或M语言中已有的编码、译码函数。同时，在加性白高斯噪声信道中绘制比特信噪比与误码率的关系曲线。
     
  • 解开unwrap代码的秘密
    优质
    解开unwrap代码的秘密是一篇探讨编程中 unwrap 函数原理及其安全使用的文章。通过实例解析如何避免 unwrap 导致的程序崩溃，并提供实用建议优化代码质量。 这段文字描述了基本的解包裹代码的内容，并计划在以后上传具体的函数细节。
     
  • 基于最大相关峭度的解卷积方法
    优质
    本研究提出了一种基于最大相关峭度准则的解卷积算法，旨在提高信号处理中的噪声抑制和细节恢复能力，适用于复杂信号环境下的数据解析。 最大相关峭度解卷积算法（Maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD）以相关峭度为评价指标，充分考虑了信号中冲击成分的周期特性，并通过迭代过程实现解卷积运算，从而突出信号中被强烈噪声掩盖的连续脉冲。
     
  • juan_jima_biancheng_rar_matlab_卷积_卷积码_卷积码matlab_卷积码编译码_卷积编译码
    优质
    本资源提供基于MATLAB的卷积码（Convolutional Codes）编程实现，涵盖编码与解码过程，适用于通信系统中的错误检测和纠正。 提供了一个带有详细中文注释的MATLAB卷积码编译程序，希望对您有所帮助。
     
  • 矩阵卷积详解
    优质
    《矩阵卷积详解》深入剖析了卷积运算在矩阵中的应用原理与实现方式，探讨其在图像处理、机器学习等领域的核心作用。 众所周知，在图像处理中需要用到卷积操作。如何通过矩阵卷积来实现这一过程是一个重要的问题。
     
  • Matlab卷积翻转与移位GUI
    优质
    本软件为用户提供了一个交互式的界面，用于展示和理解MATLAB中卷积操作中的信号翻转和平移过程。通过直观地演示这两个关键步骤，帮助用户更好地掌握数字信号处理的基础概念和技术。 在MATLAB中计算卷积翻转移位的过程涉及冲击序列和指数序列的处理。首先需要对这些序列进行翻转操作，然后根据需求将它们沿时间轴移位，并在此基础上执行卷积运算。整个过程包括了信号处理中的基本变换步骤：首先是关于原点的时间反转（即x(-t)的操作），接着是沿着时间轴上的平移或延迟（如x(t-t0)，其中t0代表移动的步长）。这些操作为后续分析提供了基础，例如在滤波器设计、系统响应计算等领域有着广泛的应用。