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MA_RADAR是Matlab中微多普勒代码，为Micro-Doppler项目提供的初始Matlab代码（硕士学位论文）。

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简介：
在MATLAB环境中，MA_RADAR代码代表硕士论文中用于微多普勒测量的初始MATLAB程序。

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  • MATLAB中的微多普勒代码-Micro-Doppler项目初始版本（硕士论文相关）
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    本项目为硕士论文的一部分，提供了MATLAB环境下针对微多普勒效应的初步代码实现，旨在研究目标运动特征分析。 MATLAB中的微多普勒代码用于Micro-Doppler项目（硕士论文）。
     
  • Matlab中的微多普勒分类代码 - 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。
     
  • 雷达微多普勒特征的处理及应用-Matlab代码-微多普勒
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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中的微多普勒代码-Borealis: 利用PMCW雷达数据的距离多普勒图进行目标分类
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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
     
  • 吉布斯采样Matlab代码-硕士论文_Master_thesis
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    本段内容为一篇硕士论文中关于吉布斯采样的Matlab实现代码的研究与分析。文中详细介绍了吉布斯抽样算法及其在Matlab环境下的具体应用，通过实例展示了该方法的有效性，并探讨了其在统计模型中的潜在价值。 该项目名称为“Master论文-主题建模中潜在Dirichlet分配的张量分解”。项目描述如下：该存储库包括硕士论文以及用Python和Matlab编写的用于进行论文中所述实验的代码。 1. 潜在狄利克雷分配（LDA）生成的综合数据可以通过“Python/DataGeneration/”中的Python脚本完成。 2. 具有折叠Gibbs采样的参数推断（恢复），可通过位于Matlab中的函数执行。 3. 论文中合成数据实验可使用文件“K2_0423_same_sample_ortho_100_runs_maxite5000.m”和位于“MatlabCode/ErrorAnalysis/”的代码复制。 4. 所有用于NIPS数据集主题建模的代码可以在“MatlabCode/NIPSdata/”中找到。 建议使用文件“Python/DataGeneration/loop.py”，因为它在指定LDA参数方面比其他python脚本更加灵活。要使用此存储库中的代码，您需要满足相应的先决条件。
     
  • 基于Matlab的SAR多普勒中心估算代码
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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。
     
  • 自制的多普勒效应Matlab源代码
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    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。
     
  • 纳什均衡Matlab代码-微蜂窝功率控制：我于NTUA计算机工程硕士学位论文的代码
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    这段简介可以这样写：“纳什均衡Matlab代码”是基于我在雅典国立技术大学（NTUA）攻读计算机工程硕士期间的研究成果，专注于利用纳什均衡理论进行微蜂窝网络中的功率控制优化。此代码实现了我论文的核心算法和仿真模型，为无线通信领域的研究提供了有价值的参考工具。 本段落探讨了两层封闭式接入毫微微小区网络上行链路的有效功率分配问题，并提出了一种解决方案。假设在一个CDMA宏小区内有N个毫微微小区存在的情况下，我们设计了一个框架来支持多种服务需求，通过使用适当的效用函数来体现用户对实际吞吐量和相应功耗的满意度。 在该模型中，整个问题被定义为一个非合作博弈游戏，在这个游戏中，每个参与者（即宏小区内的用户）都试图最大化其基于效用性能的同时考虑到来自CDMA宏小区和其他相邻毫微微小区的干扰。我们证明了多业务定价两层功率控制博弈(MTTPG)纳什均衡的存在性和唯一性，并且在该状态下所有用户的信噪比(SINR)阈值要么被满足，要么以最大可能的传输功率进行操作，从而实现了一个平衡状态下的SINR系统。 此外，在MTTPG游戏中达到平衡点的一种分布式迭代算法也被提出。最后通过建模和仿真实验验证了所提方法的有效性，并展示了框架在不同场景中的优越性能。该代码具有高度灵活性：您可以在宏小区内自由创建任意数量的FAPS（毫微微接入点），并选择宏用户的数量，也可以随机分布在宏单元中；同时还可以设定非实时数据用户数。
     
  • OFDM与FBMC硕士论文代码
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    本项目包含一套完整的OFDM（正交频分复用）与FBMC（滤波器组多载波）技术相关硕士论文源代码，适用于通信系统研究及仿真。 OFDM和FBMC硕士毕业论文代码相关的内容可以进行研究与学习。这段文字无需包含任何联系信息或网站链接。希望这些内容对你的研究有所帮助。