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基于压缩感知的SAR雷达成像程序.rar_SAR压缩感知_压缩雷达

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简介:
本资源提供了一种创新性的软件实现方案,利用压缩感知理论对SAR(合成孔径雷达)系统进行高效成像处理。该程序有效减少了数据采集与存储需求,同时保持高分辨率图像质量,为雷达信号处理领域提供了新的技术路径。 这篇文章讨论了压缩感知技术在合成孔径雷达成像中的应用,并附有相关代码。

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  • SAR.rar_SAR_
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    本资源提供了一种创新性的软件实现方案,利用压缩感知理论对SAR(合成孔径雷达)系统进行高效成像处理。该程序有效减少了数据采集与存储需求,同时保持高分辨率图像质量,为雷达信号处理领域提供了新的技术路径。 这篇文章讨论了压缩感知技术在合成孔径雷达成像中的应用,并附有相关代码。
  • SAR-CS_SAR_SAR_SAR
    优质
    本项目聚焦于SAR(合成孔径雷达)技术,探索其在目标感知及图像生成中的应用,并深入研究压缩感知理论如何优化SAR成像过程,提高效率和分辨率。 基于压缩感知的SAR成像算法利用了压缩感知技术来提高合成孔径雷达(SAR)图像的质量与效率。该方法通过在数据采集阶段进行稀疏采样,然后借助先进的重建算法恢复出高分辨率的图像,从而大大减少了所需的观测时间和存储空间需求。 具体而言,在传统的SAR系统中,为了获得高质量成像结果需要收集大量的原始数据,并且这些数据往往具有很高的冗余度。而引入压缩感知理论后,则可以在保持信号完整性的前提下大幅度降低采样率;同时利用目标场景的稀疏特性作为先验知识指导后续处理过程。 因此,基于压缩感知技术应用于SAR成像领域不仅能够有效克服传统方法中的瓶颈问题,还为雷达图像获取提供了新的思路和发展方向。
  • sbl_pmkf_radar.zip_withine2k__卡尔曼滤波__一维
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    本项目为雷达一维成像技术研究,采用卡尔曼滤波和压缩感知算法优化信号处理,提升图像分辨率与抗噪能力。文件内含相关代码及数据集。 本段落使用SBL算法和卡尔曼滤波压缩感知算法实现雷达的一维距离像成像,并对这两种方法的成像性能进行了分析。
  • Wavelet_OMP_1.rar_lena__图_图
    优质
    本资源包包含基于Wavelet变换与OMP算法实现的图像压缩感知技术代码,适用于lena标准测试图像。 基于压缩感知理论的图像恢复方法研究:以图像LENA为例的压缩感知实现。
  • ROMP-ROMP_重构_romp_
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    本文介绍了ROMP算法在压缩感知图像重建领域的应用,展示了其高效准确地从少量测量值中恢复原始信号的能力。 实现ROMP压缩感知算法主要用于对二维图像进行压缩感知重构。可以自行设置图像的采样数目并添加图像后直接运行,无需做出任何修改。
  • SAR-CS_SAR源码.zip
    优质
    本资源包提供SAR(合成孔径雷达)感知及基于压缩感知技术的成像算法源代码,适用于雷达信号处理研究和开发。 SAR_CS_SAR感知_sar成像_SAR_压缩感知成像_压缩感知SAR_源码.zip
  • MATLAB代码-Compressed_Sensing: 使用技术进行图
    优质
    本项目利用MATLAB实现压缩感知算法对图像进行高效压缩。通过稀疏表示和随机投影,实现在低比特率下的高质量图像重建。 压缩感知图像的MATLAB代码用于通过压缩感测技术实现图像压缩。该项目是加州大学伯克利分校EE227BT凸优化课程的一部分,作者为该校电子工程与计算机科学系研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。 项目文件结构如下: - compressed_sensing/presentation:包含幻灯片副本及演示中使用的部分图片。 - compressed_sensing/writeup:包括最终报告的文档。 - compressed_sensing/data:存储三个示例图像,其中大部分实例使用了lenna.png图像。 - compressed_sensing/reconstructions: 包含两个子目录——matlabfigures和pythonfigures。这两个文件夹分别保存了通过MATLAB和Python测试脚本生成的压缩及重建结果。 此外,在compressed_sensing/src目录下有更多代码,其中matlab子目录包含了项目的最新代码库。
  • 探地正演算法MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一套基于压缩感知理论的探地雷达(GPR)成像模拟MATLAB程序。该代码实现了高效的目标检测与图像重建,适用于地质勘探及地下结构分析研究。 本段落讨论了利用压缩感知技术在探地雷达成像正演算法中的应用,并提供了相应的MATLAB程序实现方法。