Matlab三维图像代码合成Kong径雷达图像处理 该存储库包含用于SAR图像处理和自动聚焦算法的所有源代码。 有关详细信息，请参阅每个子目录的README 。 data_collection 所有用于实时收集雷达数据的程序。 2d_autofocus 与3d_autofocus类似，但仅适用于二维光圈。 可能会不建议使用此方法，而希望使用可生成二维光圈的灵活3d_autofocus处理。 3d_autofocus Matlab脚本可实现和生成三维自动对焦的模拟数据。 gps 没有说明。 power 没有说明。 support 整个过程中使用了庞大的Helper MATLAB代码库。

针对弹载SAR信号处理系统数据量大、信号处理实时性较难实现的问题，基于 FPGA+DSP协同处理硬件结构，设计了一种弹载SAR信号处理系统。系统采用Xilinx公司的XC2VP30和TI公司的TMS320C6416处理器分别实现回波数据的预处理和成像算法处理，所设计的系统提高了成像处理的效率，解决了并行性和速度的问题，并通过外场轨道实验，验证了该系统的可行性。

matlab 佛度的代码全极化 SAR 数据 (MF4CF) 的无模型 4 分量散射功率分解 一般信息 极化合成Kong径雷达 (PolSAR) 数据的目标分解方法解释了来自目标的散射信息。 在MF4CF中，非常规3D Barakat偏振度用于获得散射电磁波的偏振态。 3D Barakat 偏振度用于获得偶数反弹、奇数反弹和漫射散射功率分量。 与此同时，计算了目标散射不对称的度量，然后适当地利用它来获得螺旋功率。 所有的功率分量都是滚动不变的、非负的和明确的。 功能流程图 算法 无监督聚类 clustering_four_component.m 中提供了不同散射机制的无监督clustering_four_component.m 。 不同簇与散射功率分量的物理关系如下所示： 启动并运行 这是一个基于MATLAB的代码。 用户必须选择PolSARpro格式的T3矩阵。 默认窗口大小设置为 7，这是在变量wsi下定义的。 请根据您的要求更改此窗口大小。 请使用MF4C.m计算目标表征参数和四个散射功率分量。 clustering_four_component.m执行无监督聚类。 NB 还提供

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IAM 数据集 （目前有点乱） 一系列工具，用于开发从 SDK 调用到 IAM 操作以及托管策略评估的综合映射 ( map.json )。 它目前用于支持： 映射工具托管版本： : 。 map.json 语法定义 ${PropertyName} - PropertyName属性的变量替换 . - 对象/地图中的属性 [] - 对于数组中的每个值 %%urlencode%${PropertyName}%% - 对PropertyName属性执行 URL 编码 %%many%${PropertyName}%${PropertyName2}%${PropertyName3}%% - 对于每个PropertyName 、 PropertyName2和PropertyName3属性（任意长度） %%iftemplatematch%${ArnProperty}%% - 仅当模板与资源类型的

SAR合成孔径雷达雷达回波数据的仿真实验

典型目标的合成孔径雷达回波生成与图像仿真，SAR。不错啊

条带式合成孔径雷达点目标成像Matlab实现，有图。