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Matlab中的微多普勒分类代码 - microDoppler_classification: MicroDoppler_classific...

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简介:
microDoppler_classification是用于在MATLAB环境中实现目标运动信号中微多普勒效应分类的代码库。该工具箱旨在辅助雷达信号处理和分析,支持数据预处理、特征提取及机器学习模型训练,以提升对复杂动态场景中的物体识别精度。 在MATLAB中有一个名为microDoppler_classification的代码项目,用于生成微多普勒签名分类项目的图像。runClassification.m文件通过使用转移学习对这些图像进行分类,并生成通用性能指标并按类别绘制结果。所有的代码都是我本人编写的,并且可以在MIT许可下使用。 另一个重要的脚本是microDoppler_to_spec.m,其中的主要仿真功能取自MATLAB的《微多普勒效应简介》文档,不是我自己编写的内容。其余部分由我编写,并已获得MIT许可。有关如何运行文件的详细信息,请参见每个脚本中的说明。

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客服
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  • Matlab - microDoppler_classification: MicroDoppler_classific...
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    microDoppler_classification是用于在MATLAB环境中实现目标运动信号中微多普勒效应分类的代码库。该工具箱旨在辅助雷达信号处理和分析,支持数据预处理、特征提取及机器学习模型训练,以提升对复杂动态场景中的物体识别精度。 在MATLAB中有一个名为microDoppler_classification的代码项目,用于生成微多普勒签名分类项目的图像。runClassification.m文件通过使用转移学习对这些图像进行分类,并生成通用性能指标并按类别绘制结果。所有的代码都是我本人编写的,并且可以在MIT许可下使用。 另一个重要的脚本是microDoppler_to_spec.m,其中的主要仿真功能取自MATLAB的《微多普勒效应简介》文档,不是我自己编写的内容。其余部分由我编写,并已获得MIT许可。有关如何运行文件的详细信息,请参见每个脚本中的说明。
  • Matlab-Borealis: 利用PMCW雷达数据距离图进行目标
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    本项目利用MATLAB开发,通过处理连续波脉冲压缩(PMCW)雷达的数据生成距离-多普勒图像,并据此实现对不同移动目标的精确分类。 在MATLAB环境中开发的微多普勒代码体现了北欧人计划的一个抽象概念:商用毫米波(mmWave)雷达解决方案采用脉冲调制连续波(PMCW)信号,以获取周围空间区域的有效信息。这些雷达系统能够实时且精确地测量距离(可达纳米级分辨率),提供多普勒数据(精度达几厘米/秒),以及方位角和仰角的角度信息。鉴于其对天气、光照及其它干扰的固有鲁棒性,这种感应方式成为补充现有激光雷达与摄像头自动驾驶功能的独特方法。 对于乘客和行人的安全而言,至关重要的是自主系统必须利用广泛的传感器来检测、跟踪并分类场景中的对象类型。如果仅依赖于雷达传感器即可完成这项任务,则能够不受天气或光照等不可控因素影响地正确识别运动物体的类别。本段落探讨了如何仅通过单个向前自动车辆PMCW雷达系统的测距多普勒信息,将检测结果归类为行人、自行车和汽车。 关键词:射频技术;雷达系统;脉冲调制连续波(PMCW);距离-速度测量模式(DCM);目标分类
  • 雷达特征处理及应用-Matlab-
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    本项目提供基于Matlab的雷达微多普勒特征处理代码,涵盖信号分析、目标识别与分类等多个方面,适用于科研和工程实践。 《雷达微多普勒特征处理与应用》随书补充代码由Victor C. Chen和David Tahmoush编写。
  • MATLAB-mDoppler_thesis:利用模拟仪对人活动并运用机器学习算法进行时频析...
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    本项目通过MATLAB开发了mDoppler_thesis工具,用于模拟微多普勒信号,并应用机器学习技术来分析和分类人类活动的时频特性。 在MATLAB中的mDoppler_thesis代码使用模拟微多普勒仪与时间频率分析结合机器学习算法对人类活动进行分类,并进行了汽车用途的比较研究(由瑞典哥德堡查尔姆斯理工大学于2017年8月完成)。此项目包括相关代码和工具。该工作主要联系人是帕维尔·格奥尔吉耶夫,以及弗雷德里克·阿克塞尔森。 文件freehanddraw.m用于从MATLAB中的实际雷达信号中提取微多普勒数据。用户可以在数据中选择对象运动的方向并提取相应信息进行进一步处理。 ANN_main.m首先在输入图像上运行深度为1的人工神经网络(ANN),然后对其进行测试。此脚本的输入参数包括图像大小、网络规模和学习率λ,但该网络无法扩展至超过1层的深度。 主文件main.m加载.c3d文件以生成模拟雷达响应,并将短时傅里叶变换(STFT)、连续小波变换(CWD)以及S-transform与伪维纳滤波器组合(SPWVD)算法应用于信号。随后,它会把图像保存至指定的文件夹以便后续使用。对于.c3d数据格式,则需要额外的支持文件。
  • 效应在雷达
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    本文章深入探讨了微多普勒效应在雷达信号处理中的应用,并对相关的源代码进行了详细分析。通过理论与实践相结合的方式,为读者提供了全面的理解和学习机会。 在雷达技术领域,微多普勒效应是一个重要的研究主题,它涉及到雷达信号处理和目标识别的高级技术。微多普勒效应是指由于目标非刚体运动或者结构特性导致雷达接收到的回波信号频率出现细微变化的现象,这种变化相对于传统的多普勒频移要小得多,但可以揭示更多关于动态信息的内容。 本篇内容将深入探讨微多普勒效应的基本原理、应用以及相关的MATLAB源码实现。以下是具体章节概述: 1. **微多普勒效应的原理**:主要由两个因素引起——目标内部运动部件(如旋转或振动)和非平面表面特性。当这些条件存在时,雷达接收到的目标回波信号会显示出特有的频率变化特征。 2. **微多普勒效应的应用**: - **目标识别**:通过分析特定的微多普勒频谱可以区分不同类型的运动物体,并且能够进一步识别出具体的行为状态。 - **生物医学应用**:在医疗成像中,利用该技术检测人体内部的小范围动态变化(如心脏瓣膜开闭、血液流动等)是可能的。 - **军事用途**:微多普勒效应有助于提高雷达系统对于敌方无人机和装甲车辆等目标识别能力。 3. **MATLAB源码实现**: 该部分代码通常包括数据生成、信号处理(如快速傅里叶变换FFT)、特征提取及机器学习算法应用等多个环节。通过这些步骤,可以有效地从微多普勒效应中获取有价值的信息,并应用于实际问题解决当中。 4. **源码分析** 对于那些想要深入了解并掌握雷达信号处理技术的人来说,阅读和理解相关MATLAB代码是非常有帮助的。 总之,微多普勒效应对现代雷达系统至关重要。通过理论研究结合实践操作(如使用MATLAB工具),不仅能加深对这一效应的理解,还能提高在实际应用中的问题解决能力。对于从事此领域的工程师与研究人员来说,掌握该技术是提升专业技能的重要途径之一。
  • MATLAB雷达动仿真
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    本项目通过MATLAB平台实现雷达多普勒微动仿真的开发与优化,旨在深入研究和模拟目标运动对雷达信号的影响。 本资源是雷达课程作业的一部分,提供了人在行走过程中产生的回波数据。通过对这些数据进行时频分析,可以获取到有关行走的详细情况。该资源还包含有MATLAB代码及详细的注释。
  • 效应在雷达程序
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    本段代码演示了如何利用Python或MATLAB等编程语言模拟和分析雷达系统中的微多普勒效应,适用于研究与开发人员。 雷达中的微多普勒效应的程序代码可以参考经典书籍中的相关章节。以下是根据该书内容重新编写的一段文字: 在分析雷达信号处理中,微多普勒效应是一个重要的概念。它描述了目标运动引起的细微频率变化,对于识别和分类移动目标具有重要意义。 为了更好地理解和实现这一过程,我们可以参考经典的雷达信号处理教材中的程序代码示例。这些示例通常包括数据采集、预处理以及特征提取等步骤,并且会详细解释每一步的原理和技术细节。 通过学习和实践这些经典书籍中提供的算法与方法,可以更深入地掌握微多普勒效应的应用及其在实际工程问题中的价值。
  • 基于MatlabSAR心估算
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    本简介提供了一段使用MATLAB编写的代码,用于估计合成孔径雷达(SAR)系统的多普勒中心频率。该工具适用于信号处理研究和SAR图像分析,能够有效提高目标定位精度与成像质量。 本段落介绍了多种多普勒中心估计的方法,包括Madsen相位增量法以及适用于快速实时处理的算法和其他方法。所有这些算法均通过无错误的Matlab程序实现。
  • 自制效应Matlab
    优质
    本作品为一套自行编写的Matlab程序,用于模拟和演示物理学中的多普勒效应。通过该源码可以深入理解声波或电磁波频率变化的相关原理,并支持用户自定义参数进行实验仿真。 我编写了一个演示多普勒效应的MATLAB源代码。该代码展示了波源前进速度与波传播之间的关系,并允许用户改变波源的速度以观察正激波或斜激波的变化。可以参考我的博文来查看效果。
  • 雷达Matlab效应DVD文件
    优质
    本DVD文件深入探讨了在Matlab环境下模拟与分析雷达系统中微多普勒效应的方法和技术,适用于科研及工程实践。 关于《The Micro-Doppler Effect in Radar Matlab DVD》的文件,希望对大家有帮助。