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LFM_P4.rar_LFM脉冲压缩_P4_lfm调制_p4模糊函数_码模糊函数

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简介:
本资源包包含LFM(线性频率调制)信号P4版本的脉冲压缩技术资料,探讨了LFM调制在P4场景下的应用及其模糊函数特性分析。 LFM信号与P4码组合调制波形的脉冲压缩及模糊函数分析。

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  • LFM_P4.rar_LFM_P4_lfm_p4_
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    本资源包包含LFM(线性频率调制)信号P4版本的脉冲压缩技术资料,探讨了LFM调制在P4场景下的应用及其模糊函数特性分析。 LFM信号与P4码组合调制波形的脉冲压缩及模糊函数分析。
  • 任意.rar_信号_信号_matlab_
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    本资源包提供关于信号处理中任意模糊函数的相关内容,包括信号模糊、脉冲模糊函数等理论解析及其实现于MATLAB环境中的代码示例。 我们建立了并绘制了任意信号的模糊函数,并已在巴克码、线性调频和脉冲信号上进行了测试。
  • 线性信号的计算(Matlab).m
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    本代码为Matlab程序,用于计算线性调频脉冲信号的模糊函数,适用于雷达系统分析与设计中对信号性能的评估。 使用MATLAB编写程序来计算线性调频信号的模糊函数,并绘制出其模糊函数图、模糊度图以及距离模糊和多普勒模糊函数图。
  • 宽带信号处理中的_宽带分析_wideband signal
    优质
    本文探讨了宽带信号处理中脉冲干扰的有效抑制策略及信号压缩技术,并深入分析了宽带模糊函数特性。通过理论推导和仿真验证,提出了一种新的宽带信号优化方法,旨在提高通信系统的抗干扰能力和数据传输效率。研究对于改善复杂电磁环境下的通信质量具有重要意义。 宽带信号处理例程涵盖了低旁瓣匹配滤波器、LFM信号的模糊函数计算、脉冲压缩技术以及旁瓣抑制和展斜处理方法。
  • CW、LFM、PRN的分析__
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    本文探讨了CW(连续波)、LFM(线性频率调制)和PRN(伪随机噪声)三种信号类型的模糊函数特性,深入分析其在雷达与通信系统中的应用价值。 请编写一个MATLAB程序来绘制cw(连续波)、lfm(线性调频)和prn(伪随机噪声)信号的模糊函数3D图。
  • golay24_sd.rar_雷达信号图与_雷达_雷达
    优质
    golay24_sd.rar文件包含了关于雷达信号模糊图和模糊函数的研究资料,适用于深入理解雷达系统中的性能评估与优化。 在雷达信号理论中,绘制单载频脉冲信号的模糊函数图是一项重要的任务。
  • MATLAB仿真——涵盖矩形、高斯及LFM信号
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    本项目利用MATLAB进行模糊函数仿真,包括矩形脉冲、高斯脉冲和线性调频(LFM)信号,适用于雷达系统分析与设计。 在MATLAB环境中实现了矩形脉冲和高斯脉冲的模糊函数仿真,并绘制了相应的模糊函数图、模糊度图、距离模糊函数图以及速度模糊函数图。此外,还封装了一个名为`ambiguity()`的函数,以便直接调用这些功能进行信号处理分析。另外还包括LFM(线性频率调制)信号的模糊函数仿真实现。 文件列表如下: - `af.m`: 包含矩形脉冲、高斯脉冲和LFM信号的模糊函数仿真代码。 - `af-gauss.m`: 高斯脉冲相关的实现细节。 - `af-sp.m`: 矩形脉冲的具体处理方法。 - `af-lfm.m`: LFM信号的相关计算过程。 - `ambiguity.m`: 封装后的模糊函数接口,用于简化复杂度和提高代码可读性。 - `lfmaf.m`: 专门调用上述封装的模糊功能对LFM信号进行仿真的脚本。
  • 、离散串及LFM波的MATLAB仿真程序
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    本简介提供了一套基于MATLAB的仿真工具包,用于计算和绘制单脉冲信号、离散脉冲串信号以及线性调频(LFM)波形的雷达系统模糊函数。该程序为学生与研究人员深入理解这些信号特性和优化雷达性能提供了强大支持。 本段落介绍了单脉冲、离散脉冲串以及LFM波的模糊函数在MATLAB中的仿真程序。该程序输出包括:图1展示多普勒切面和时间切面;图2为模糊函数等高线(contour)图形;图3则呈现了模糊函数的三维图像。
  • OFDM-Chirp波形的自与互分析.zip_OFDM波形_ambgfun_ofdm_ambiguity_互
    优质
    该资源包含对OFDM(正交频分复用)和Chirp波形的自模糊函数及互模糊函数的详细分析,有助于深入理解信号处理中的时频特性。文件内提供理论推导、仿真代码及相关图表,适用于通信工程领域研究人员与学生参考学习。 OFDM-Chirp波形的自模糊函数和互模糊函数可以通过MATLAB文件ambgfun.m计算得出,无需使用解析法。该文件适用于MATLAB2017B版本,并能够准确地进行相关计算。
  • 编程
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    模糊函数编程是一种利用模糊逻辑处理不确定性和不精确信息的编程方法,适用于需要灵活应对复杂环境的应用领域。 function [naf,tau,xi]=ambifunb(x,tau,N,trace); % AMBIFUNB 窄带模糊函数。 % [NAF,TAU,XI]=AMBIFUNB(X,TAU,N,TRACE) 计算信号 X 的窄带模糊函数,或计算两个信号之间的交叉模糊函数。