FMCW雷达用matlab模拟SAR成像仿真，自写，亲测有效，适用

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sar指标matlab原始码 你好，世界！ 我是一位有抱负的数据科学家，具有神经科学背景，并热衷于解决问题和面向解决方案的思维。 我是Machine Commons（一家精品机器学习提供商的合作社）的技术协调员，但我希望兼职分析师/数据科学家。 专案 我使用自然语言处理功能分析了三个手动标记的clickbait数据集。 利用tf-idf和朴素的贝叶斯，我能够训练出一种快速，轻量且功能强大的统计模型，该模型可识别〜90％的点击诱饵。 使用flask和gunicorn，我将模型托管在heroku服务器上，并设置了POST API端点。 然后，使用bootstrap的NODE.js和CSS的预编译发行版，创建了一个简单的前端。 我和我的搭档使用3种转移学习模型（VGG16，DenseNet121，MobileNetV2）构建了一个投票综合分类器，用于从儿童（1-5岁）的胸部X光片预测肺炎的存在。 给定用例，我们针对召回率和准确性进行了优化。 最初，我们针对召回进行了优化，并实现了不包含假阴性的测试条件。 但是，我们还想确保医疗专业人员不会被误报所淹没，因此我们将准确性作为评估指标。 精度：0

对初学者很有用的SAR雷达CS算法C++程序。

提出一种应用于10位逐次逼近型模数转换器（SAR ADC）的高精度比较器，具有精度高、功耗低的特点。该比较器采用差分结构的前置放大电路，提高输入信号的精度，其自身隔离效果减小了锁存器的回踢噪声和失调电压。动态锁存电路采用两级正反馈，有效提高比较器的响应速度。输出缓冲级电路增强输出级的驱动能力，调整输出波形。该比较器电路采用SMIC 65 nm CMOS工艺技术实现，使用Cadence公司Spectre系列软件对进行仿真，设置工作电压2.5 V，采样频率2 MHz，仿真结果表明，比较器的分辨率是0.542 5 mV，精度达到11位，失调电压为1.405 μV，静态功耗为63 μW，已成功应用于10位SAR ADC。

为了更好地将可见光图像与噪声干扰严重的合成孔径雷达图像融合, 提出了一种最大尺度硬阈值去噪的方法, 在此基础上设计了一种融合规则, 根据噪声和信号在NSCT(nonsubsampled Contourlet transform)域的分解系数特性, 将NSCT分解的最大尺首先进行硬阈值去噪, 其他高频尺度与最大尺度对应的像素点取值方式保持一致, 在低频系数采用“简单绝对值取大”的融合规则, 最后进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明, 该方法能有效抑制斑点噪声, 并能充分保留源图像重要特征。

基于卷积神经网络的SAR图像目标识别研究

这是合成孔径雷达成像算法中比较经典的一种算法，即距离-多普勒算法。

SAR的面目标成像 利用matlab实现了 平顶楼 四角锥等三种立体目标的slc仿真 SAR的面目标成像 利用matlab实现了 平顶楼 四角锥等三种立体目标的slc仿真

SAR场景目标原始回波数据仿真