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合成孔径雷达(SAR)目标检测和识别是SAR实用化的瓶颈技术之一,提取有效的目标特征是SAR目标检测与识别的关键环节。高分辨率SAR图像中,目标属性散射中心特征反映了目标散射中心的位置、类型等信息,精确获取目标散射中心属性特征能够提高对目标的检测识别性能。针对SAR目标属性散射中心特征的提取,该文提出了一种基于改进的空间-波数分布(ISWD)的特征提取方法,该方法首先利用ISWD估计散射中心关于频率与方位角的函数,然后利用该函数来获得目标属性散射中心模型参数。最后利用仿真实验验证了方法的有效性。

generator；amplitude modulatin(AM)；frequency modulation（FM）；control/direct digital synthesizer(DDS);AD9851

OBS（macOS）虚拟摄像机（已存档） :movie_camera: 注意：从OBS Studio 26.1开始，此插件现已成为官方OBS软件包的一部分 :party_popper: 。 现在将在。 与内置发行版一起运行此插件无效。 如果可以，请更新到OBS 26.1！ 注意：在更新到OBS Studio 26.1之前，请确保按照删除此插件。 尽管它适用于大多数情况，但一些用户报告了在安装了插件的情况下更新到OBS Studio 26.1时遇到的问题。 在安装OBS Studio 26.1并启动虚拟相机之后，您可能还需要重新启动所有主机软件（例如Chrome，Zoom等），然后新插件才能工作。 从的输出创建虚拟网络摄像头设备。 特别适用于将平滑的合成视频流式传输到Zoom，Hangouts，Jitsi等。类似于但适用于macOS。 这段代码是从，而本身是从。 已达到合并到核心OBS代码库中的目标 :crossed_fingers: 。 捐献 :money_with_wings: 考虑通过 ，

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5.4主观Bayes方法 5.4.1 知识不确定性的表示 1. 知识表示方法 在主观Bayes方法中，知识是用产生式表示的，其形式为 IFETHEN(LS，LN) H 其中(LS，LN)用来表示该知识的知识强度，LS和LN的表示形式分别为 LS=P(E/H)/P(E/~H)  LN=P(~E/H) /P(~E/~H)=(1-P(E/H))/(1-P(E/~H)) LS和LN的取值范围均为［0，+∞］。 由Bayes公式可知 P(H/E)=P(E/H)×P(H)/P(E) P(~H/E)=P(E/~H)×P(~H)/P(E) 将两式相除，得 P(H/E)/P(~H/E)=P(E/H)/P(E/~H)×P(H)/P(~H) 

根据顺轨飞行模式双基地几何关系及其信号模型,给出了一种适用于该模式下的扩展距离多普勒算法,成功地解决了由于接收、发射平台分置而产生的不同于单基地合成孔径雷达的距离徙动校正和方位聚焦问题,计算机仿真验证了算法的有效性及其在各种双基地角情况下的适应性。

Matlab代码移植关于 该程序是范围迁移算法的快速Python实现，它使用类似于MIT OpenCourseWare网站上记录的雷达的雷达来生成SAR图像：该站点包括由Gregory Charvat博士编写的Matlab程序，该程序也可以生成SAR图像，但是它可以运行非常缓慢，因此激励了这个项目。 执照 该程序最初是由Kevin Secretan在就读DigiPen理工学院时为一个学校项目编写的，毕业后对其进行了稍微的修改和清理。 该代码已根据知识共享署名-非商业性-相同方式获得许可。 （）这与MIT OpenCourseWare网站上的所有许可证都是相同的许可证，因为这是Charvat的Matlab实现用作基本参考的衍生作品。 （换句话说，我认为版权最终归他和/或麻省理工学院所有。） （代码中的一个标记功能由类似的CC许可管理，仅在允许商业使用方面有所区别。） 欢迎通过GitHub拉取请求进行贡献。 表现 运行MIT分发的Matlab代码，您可能只需要等待3到10分钟即可获得SAR映像，或多或少取决于您的计算机的性能。 3-10分钟的时间范围来自我自己在运行Matlab的两台不同计