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基于Swerling目标模型的雷达信号检测及代码操作演示视频

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简介：
本视频详细介绍基于Swerling目标模型的雷达信号检测原理，并通过实例展示相关代码的操作过程，适合雷达技术学习者参考。 基于Swerling目标模型的雷达信号检测项目包含一个操作演示视频。使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，请运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体步骤可以参考提供的操作录像视频中的指导进行操作。

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  • 基于Swerling目标模型的雷达信号检测及代码操作演示视频
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    本视频详细介绍基于Swerling目标模型的雷达信号检测原理，并通过实例展示相关代码的操作过程，适合雷达技术学习者参考。 基于Swerling目标模型的雷达信号检测项目包含一个操作演示视频。使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，请运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体步骤可以参考提供的操作录像视频中的指导进行操作。
     
  • 基于Swerling目标模型的雷达信号检测主程序
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    本程序针对Swerling目标模型设计，旨在实现雷达信号的有效检测。通过优化算法提高复杂背景下的目标识别精度与可靠性。 基于Swerling目标模型的雷达信号检测主程序主要涉及利用不同的Swerling模型来模拟雷达回波的目标特性，并在此基础上进行信号处理与检测。这些模型描述了不同类型的随机闪烁现象，对于理解并优化雷达系统在各种环境下的性能至关重要。 相关工作包括但不限于生成符合特定Swerling类别的目标散射系数序列、计算相应的雷达回波信号以及实施高效的检测算法来识别潜在的目标信号。此外，程序还可能包含对不同类型噪声的处理和抑制策略的研究与实现，以提高整体系统的信噪比并增强目标探测能力。 通过对这些模型的应用研究，可以深入探讨如何在实际应用中改善雷达系统的设计，并为开发更先进的雷达技术提供理论依据和技术支持。
     
  • 基于MATLAB的SEIR模型仿真及代码操作演示视频
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    本视频详细介绍了如何使用MATLAB进行SEIR（易感-暴露-感染-恢复）流行病学模型的建模与仿真，并提供了实用的操作指南和完整代码展示。 基于MATLAB的SEIR模型仿真及代码操作演示视频运行注意事项：请使用matlab2021a或者更高版本进行测试，并且仅需运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保Matlab左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频，跟随演示逐步完成相关设置和操作。
     
  • 基于小波变换的信号突变点检测及MATLAB实现+代码操作演示视频
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    本作品介绍了一种利用小波变换进行信号突变点检测的方法，并通过MATLAB实现了算法的具体应用。附有详细的操作演示视频，帮助学习者快速掌握实践技巧。 基于小波变换的信号突变点检测MATLAB实现：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意在matlab左侧的当前文件夹窗口中选择当前工程所在路径。具体操作步骤可参考提供的演示视频。
     
  • MAHAFZA.rar_动目标雷达_雷达动目标检测_雷达代码_雷达脉冲检测
    优质
    本资源包包含有关动目标雷达检测的雷达代码和理论知识，特别适用于研究雷达脉冲检测及提高雷达系统性能的技术人员。 雷达系统下的MATLAB仿真包括雷达探测、波形形成、脉冲压缩以及动目标检测等功能的常用源代码。
     
  • LFMCW雷达脉冲压缩Matlab仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细讲解了LFMCW雷达脉冲压缩技术的Matlab仿真过程，并演示了相关的代码操作步骤，适合雷达技术和信号处理领域的学习者参考。 LFMCW雷达脉冲压缩matlab仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并且运行文件夹内的Runme.m文件，而不是直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是工程所在的路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频来完成。
     
  • 雷达动目标检测(MTD)_雷达显示_雷达目标检测_radar_源码.zip
    优质
    本资源提供雷达动目标检测（MTD）算法的源代码及详细注释，适用于雷达系统中对移动目标的有效识别与跟踪。包含雷达信号处理和显示功能模块，帮助用户深入理解雷达目标检测技术。 雷达技术在现代电子战领域扮演着至关重要的角色。它通过发射电磁波并接收反射信号来获取目标的位置、速度及方向等关键信息。动目标检测（MTD）是雷达系统中的一个重要组成部分，其主要任务是在复杂环境中识别和追踪移动的目标。 本段落将重点介绍如何使用MATLAB进行雷达显示与动目标检测的代码实现。在MATLAB中，通常涉及以下几个核心步骤： 1. **信号生成**：为了模拟实际场景下的脉冲序列发射过程，在MATLAB中需要设定诸如脉冲重复频率（PRF）、脉宽及幅度等参数，并利用`randn`函数来产生符合高斯分布的随机噪声以逼近真实环境。 2. **目标回波模型**：接收信号会受到距离、速度和角度等因素的影响。通过使用快速傅里叶变换（FFT）以及MATLAB中的`fft`函数，可以模拟这些影响，并进行频域分析。 3. **动目标检测算法**：常见的方法包括恒虚警率检测(CFAR)与匹配滤波器等技术。在MATLAB中实现CFAR需要设定参考窗口大小和比较阈值以区分真实信号；而匹配滤波器则基于已知的目标特征进行优化处理。 4. **显示与可视化**：雷达数据显示对于理解系统的性能至关重要，MATLAB提供了多种图形工具如`imagesc`、`pcolor`等用于绘制二维或三维的雷达图。此外，还可以利用`plot`和动态展示函数来追踪目标运动轨迹的变化情况。 5. **信号处理与滤波**：为了提高检测准确性，通常需要对原始数据进行预处理及应用各种类型的滤波器（如去噪、平滑滤波等）。MATLAB的滤波设计工具箱提供了多种方法来进行这一过程中的关键步骤。 6. **目标参数估计**：一旦成功检测到目标后，接下来的重要任务是对这些目标的相关参数（例如距离、速度和角度）进行精确估算。这可以通过最大似然估计或最小二乘法等统计技术来完成，并借助MATLAB的优化工具箱来进行计算处理。 通过深入研究上述代码示例及其背后的原理机制，可以更好地理解雷达系统的工作方式以及如何在实际应用中有效地实施动目标检测方法。这对于从事相关领域的工程师和学生来说是一个非常有价值的资源，有助于提升他们对信号处理技术的理解与掌握水平。
     
  • Matlab中Swerling目标模型雷达信号检测——生成各类目标模型数据并按虚警率需求仿真不同信噪比下的检测性能
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    本文介绍了在MATLAB环境下利用Swerling模型生成不同类型的目标回波数据，并根据所需的虚警率，对不同信噪比条件下的雷达信号检测性能进行仿真分析。 生成不同类型的目标模型数据，并根据虚警概率的要求，对不同信噪比下的检测性能进行仿真。
     
  • MATLAB雷达跟踪_MATLAB.rar_信号与目标追踪_雷达信号处理_雷达目标检测
    优质
    本资源包提供基于MATLAB的雷达信号处理工具，涵盖雷达目标检测、信号追踪及目标跟踪算法，适用于科研和工程应用。 在雷达系统中，目标跟踪是一项关键技术，用于确定运动物体的位置、速度和其他参数。MATLAB作为一个强大的数值计算和仿真平台，经常被用来开发雷达信号处理和目标跟踪算法。本压缩包（假设为Matlab.rar）包含了与MATLAB相关的雷达跟踪及信号目标跟踪程序，对于学习和研究雷达系统具有很高的参考价值。 要理解雷达的工作原理，我们需要知道它通过发射电磁波并接收反射回来的信号来探测目标。在接收到的回波信号中可以提取出关于目标的距离、角度、速度等信息。这些信息经过适当的信号处理后，可用于进行目标跟踪。 使用MATLAB实现雷达跟踪通常涉及以下几个关键步骤： 1. **信号接收与预处理**：这部分包括对雷达接收到的原始信号进行滤波、去噪和增益控制，以便提取出有用的特征。 2. **检测与参数估计**：通过匹配滤波器或滑窗技术等算法来确定是否存在目标，并通过对回波信号分析估算目标的距离、角度及多普勒频率等参数。 3. **目标跟踪**：在确认存在目标后，需要建立一个跟踪模型。常见的跟踪方法包括卡尔曼滤波（Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）以及扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）。这些算法能根据历史数据预测未来状态，并不断更新以减少误差。 4. **性能评估**：通过计算跟踪误差、漏检率和虚警率等指标来评价算法的性能。 5. **仿真与优化**：在MATLAB环境中构建雷达系统模型，模拟不同场景下的目标追踪情况，从而优化算法表现。 压缩包中的Matlab程序可能涵盖了上述各个步骤的具体实现方法。这包括MATLAB脚本、函数以及相关说明文档等资源。这些材料可以作为学习和研究的基础工具，帮助我们深入了解雷达信号处理与跟踪的理论知识及实际应用技巧。 通过分析提供的MATLAB代码，不仅可以掌握雷达系统的基本工作原理，还能熟悉如何在该平台上进行信号处理和算法开发。这对于从事相关领域的科研人员和技术工程师来说都是十分有益的学习资源。
     
  • 使用64线激光雷达点云数据的道路检测+代码操作演示视频
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    本视频详细介绍了利用64线激光雷达进行道路环境感知和障碍物检测的技术，并提供了完整的代码操作演示。适合对自动驾驶及机器人路径规划感兴趣的开发者参考学习。 基于64线激光雷达获取的点云数据进行道路检测，并提供代码操作演示视频。请使用MATLAB 2021a或更高版本测试，运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频进行学习和操作。