TI毫米波雷达mmwave-automotive-toolbox-3-6-0是一款专为汽车应用设计的高级软件工具包,由德州仪器(Texas Instruments,简称TI)开发。该工具箱是TI毫米波传感器解决方案的重要组成部分,它提供了丰富的功能,旨在简化毫米波雷达在汽车行业的应用,如自动驾驶、盲点检测、碰撞预警、泊车辅助等。 让我们深入了解一下毫米波雷达技术。毫米波雷达是一种使用频率在毫米波段的无线电磁波进行探测的传感器。在汽车应用中,它能提供精确的距离、速度和角度测量,即使在恶劣天气条件下也能保持良好的性能。毫米波雷达的工作频率通常在24GHz、77GHz或79GHz,这使得它们能够探测到远距离的目标,并具有较高的分辨率。 TI的mmwave_automotive_toolbox_3_6_0包含了多个关键组件: 1. **算法库**:这个工具包提供了多种预配置的信号处理算法,包括FFT(快速傅里叶变换)、DFT(离散傅里叶变换)、匹配滤波器等,用于从原始雷达数据中提取有用信息。 2. **数据可视化**:工具箱提供了用户友好的图形用户界面(GUI),可以实时显示雷达数据,帮助开发者理解和调试系统性能。 3. **应用示例**:包括针对不同汽车应用的示例代码,如目标检测、跟踪和分类,这些示例有助于快速启动新项目。 4. **硬件抽象层**:工具箱支持TI的毫米波雷达芯片,如AWR系列,通过硬件抽象层简化了与硬件的交互,降低了开发难度。 5. **模拟和测试工具**:开发者可以利用这些工具进行雷达系统的设计验证和性能评估,无需实际硬件即可进行仿真测试。 6. **集成开发环境**:工具箱兼容MATLAB和Simulink,使得开发者能够利用这些强大的数学和建模工具进行算法开发和系统集成。 7. **文档和支持**:TI提供了详尽的用户手册、教程和在线支持,帮助用户快速上手并解决遇到的问题。 使用TI毫米波雷达汽车工具箱,工程师可以高效地开发和优化雷达系统,缩短产品上市时间,同时确保符合汽车行业的严格安全标准。无论是初学者还是经验丰富的雷达开发者,都能从中受益,实现更智能、更安全的车载雷达应用。
2025-09-06 17:10:01 288.4MB TI毫米波雷达
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TSW1400+mmwave-DevPack数据采集指导,清楚明了,mmWave Sensor Raw Data Capture Using the TSW1400 Board 1.Requirements&Software; setup 2.Hardware setup 3.Capturing the radar data 4.Additional information ### TSW1400+mmwave-DevPack 数据采集指南 #### 一、概述 本文档旨在提供关于如何使用TSW1400板进行mmWave传感器原始数据采集的详细指导。通过遵循本指南中的步骤,用户可以顺利完成数据采集过程,并确保数据的质量和准确性。 #### 二、需求与软件安装 ##### 1. 硬件需求 - **xWR1443 EVM**: 需要一个xWR1443评估模块(EVM),该模块需要一个5V/2.5A以上的电源适配器以及一条micro USB线。 - **TSW1400 EVM**: 还需配备一块TSW1400评估模块,该模块需要一个5V/4A的电源适配器以及一条mini USB线。 - **mmWave DevPack**: 此外,还需要一个mmWave开发包(mmWave DevPack),它也需要一条micro USB线。 ##### 2. 软件需求 - **mmWave DFP (Device Firmware Package)**: 根据不同的硬件版本选择合适的DFP版本。 - 对于2017年5月16日之前生产的ES1.0硅片EVM,应使用DFP 00.06.00.05。 - 对于2017年5月16日之后生产的ES2.0硅片EVM,则应使用DFP 00.07.00.04或更高版本。 - **High Speed Data Converter Pro (HSDC Pro)**: 至少需要版本4.50。 - **UniFlash**: 版本至少为4.1。 - **Matlab Runtime Engine v8.5.1**: 需要安装此版本的运行时环境。 - **XDS Emulation Software Package v6.0.579.0 或更高**:如果未安装Code Composer Studio v7.1或更高版本,则需要安装此软件包。 #### 三、硬件设置 按照以下步骤设置硬件: 1. **连接设备**: - 将mmWave DevPack和EVM通过USB线连接到PC。 - 将电源适配器连接到EVM并开启电源。 2. **检查Windows设备管理器**: - 在Windows设备管理器中,确认所有相关的COM端口都已正确显示。 - 如果FTDI设备端口显示黄色警告图标,则表示驱动程序未安装。此时需要手动安装驱动程序。 #### 四、数据采集 完成上述硬件和软件的准备后,接下来就可以开始采集雷达数据了。具体步骤如下: 1. **配置硬件**: - 确保所有硬件已正确连接,并且电源已开启。 2. **启动软件**: - 打开UniFlash软件,选择相应的DFP文件加载到EVM上。 - 使用HSDC Pro软件设置数据采集的相关参数。 3. **启动数据采集**: - 在HSDC Pro中设置好采集参数后,点击开始按钮即可开始数据采集。 - 数据将自动保存至指定的文件夹中。 #### 五、其他信息 在完成数据采集的过程中,可能还会遇到一些额外的问题。例如,如果在没有安装Code Composer Studio v7.1的情况下进行操作,则需要特别注意以下几点: - **安装XDS Emulation Software Package**: - 如果没有安装Code Composer Studio v7.1或更高版本,则需要安装XDS Emulation Software Package v6.0.579.0或更高版本。 - **安装驱动程序**: - 当连接mmWave DevPack时,如果Windows设备管理器中显示黄色警告图标,则表示驱动程序未安装。需要手动安装驱动程序。 - **调整系统变量**: - 如果已经安装了更高级别的Matlab版本,则需要调整系统的PATH环境变量,确保Matlab v8.5.1的运行时路径优先。 通过以上步骤,您可以成功地使用TSW1400板完成mmWave传感器的数据采集任务。这些步骤不仅适用于初学者,也适用于那些希望深入了解数据采集流程的专业人士。遵循本指南不仅可以帮助您避免常见的错误,还可以提高数据采集的效率和质量。
2025-07-17 14:50:52 1.35MB 数据采集
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毫米波雷达技术是一种使用高频率无线电波进行检测和测量的高级技术。毫米波雷达测步态数据的软件工具mmWave Studio的安装涉及到多个文件,其中包含可执行程序mmwave-studio.exe、MCR-R2015aSP1-win32-installer用于安装MATLAB运行环境的组件,以及ftd2xx.dll这一动态链接库文件。这些文件共同协作,为用户提供了使用毫米波雷达进行步态分析和数据采集的能力。 mmWave Studio作为一种专业的测试软件,主要用于调试和运行基于毫米波雷达的系统。该软件能够帮助工程师和研究人员进行毫米波雷达的配置、测试和数据分析。mmWave Studio支持多种雷达硬件设备,可提供直观的用户界面和强大的功能,以便用户更好地设计和实施毫米波雷达应用方案。 在进行mmWave Studio安装之前,确保系统满足软件的最小要求,包括操作系统版本、处理器类型、内存容量以及必要的硬件驱动程序。安装过程通常涉及下载安装文件,运行安装向导,并按照指示完成安装。安装完成后,可能还需要对系统进行一些配置,例如设置环境变量,安装必要的驱动程序等。 MCR-R2015aSP1-win32-installer是MathWorks公司提供的MATLAB运行时组件安装包,用于安装MATLAB编译器运行时(MCR)。MCR允许用户在没有安装MATLAB的计算机上运行由MATLAB开发的应用程序。这是因为MCR包括了运行MATLAB代码所需的所有库和解释器。对于mmWave Studio来说,它可能需要借助MATLAB的功能来分析毫米波雷达采集到的数据,或者执行某些特定的算法。 ftd2xx.dll是一个动态链接库文件,由Future Technology Devices International Ltd开发,用于实现USB至串行端口转换的功能。在mmWave Studio的使用中,这个动态链接库文件可能用于支持与毫米波雷达硬件的通信。它让软件能够通过USB接口与硬件设备交互,从而获取雷达返回的信号并进行分析。 mmWave Studio安装成功后,用户可以开始进行步态数据的采集和分析工作。软件中的步态分析功能能够对人或其他物体的移动进行跟踪,分析其步态模式、速度、距离等信息。这对于医疗保健、安全监控、人机交互以及运动分析等应用领域具有重要意义。例如,在医疗领域,通过分析步态数据可以帮助诊断和治疗与步态相关的疾病。而在安全监控领域,通过分析步态可以提高身份识别的准确性和响应速度。 mmWave Studio软件配合毫米波雷达设备,以及必要的支持文件,为用户提供了一套完整的步态数据采集和分析解决方案。通过对安装文件的管理和系统配置,用户可以充分利用毫米波雷达的高精度测量能力,进一步开展各种应用研究和开发工作。
2025-04-19 21:10:25 910.82MB
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TI毫米波雷达mmwave-industrial-toolbox-4-11-0是一款由德州仪器(Texas Instruments,简称TI)推出的工业级毫米波雷达软件工具箱,主要用于处理和分析毫米波雷达传感器的数据。这款工具箱是TI毫米波雷达产品线的重要组成部分,它提供了强大的功能,帮助工程师在工业应用中有效地开发、测试和优化毫米波雷达系统。 让我们深入了解一下毫米波雷达技术。毫米波雷达工作在毫米波频段,通常在30GHz至300GHz之间,具有较短的波长,这使得它能够在几厘米的范围内进行精确的距离、速度和角度测量。在工业领域,毫米波雷达广泛应用于自动化、机器人、安全监控、物体检测、工业物联网等多种应用场景。 TI的mmwave_industrial_toolbox_4_11_0版本是针对工业应用设计的,包含了丰富的算法和功能,如目标检测、分类、跟踪等。这些算法能够处理从毫米波雷达传感器获取的原始数据,将复杂的信号处理过程简化,使得用户可以更专注于系统的设计和优化,而不需要深入了解底层的信号处理细节。 该工具箱包含以下几个核心部分: 1. **数据采集与预处理**:工具箱提供接口与TI的毫米波雷达芯片(如AWR系列)进行通信,采集实时数据,并对原始I/Q数据进行去噪、滤波等预处理操作。 2. **目标检测**:通过使用算法如FFT(快速傅里叶变换)和CFAR(恒虚警检测)来识别和定位目标,能够在复杂的环境背景中准确检测到物体。 3. **目标分类**:工具箱可能包括多种分类算法,如基于大小、速度或回波特征的目标区分,有助于区分不同类型的物体或行为。 4. **目标跟踪**:对于动态场景,工具箱可以实现多目标跟踪,保持对目标位置和运动状态的持续估计,即使在目标移动或出现遮挡时也能保持追踪。 5. **可视化与调试**:工具箱提供了图形化界面,使用户能够直观地查看雷达数据和处理结果,便于理解和调试系统性能。 6. **应用示例与教程**:TI通常会提供详细的使用指南和实例代码,帮助用户快速上手并了解如何在实际项目中应用这些工具。 7. **API和库函数**:工具箱包含一组API和库函数,允许用户自定义算法或集成到自己的软件平台中,实现更高级别的应用开发。 在实际应用中,TI的毫米波雷达工业工具箱可以帮助工程师快速评估硬件性能,优化算法,缩短产品开发周期。通过对数据的深度分析,工程师可以调整雷达参数,改善检测性能,以满足特定工业环境下的需求。 TI的mmwave-industrial-toolbox-4-11-0是一个强大的软件工具,它集成了毫米波雷达信号处理的关键功能,为工业领域的毫米波雷达应用提供了全面的解决方案。使用这款工具箱,开发者可以更加高效地设计和实现毫米波雷达系统,推动工业4.0时代的智能化进程。
2024-07-16 13:26:36 621.25MB mmWave
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6843 High Accuracy Demo 串口数据接收及TLV协议解析 matlab 源码
2024-05-20 09:01:08 3.55MB matlab mmWave
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Xiaojie雷达之路---万字详解mmWave API源码_XiaoJie的博客-CSDN博客.html
2023-11-20 16:01:48 9.11MB
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mmwave studio 02 01 00 00 TI 毫米波雷达软件,TI官方下载需要注册,给大家放在这里了。
2023-03-29 18:13:53 221.02MB 软件/插件 TImmwave mmwavestudio
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介绍: 这是网络模拟器ns-3中用于开发WLAN IEEE 802.11ad / ay标准的存储库。 11ad和11ay标准都支持未经许可的60 GHz频带中的无线网络。 我们的实现为大型密集无线网络(包括具有异类功能和约束的设备组成)执行高保真度仿真铺平了道路。 有关该项目的更多信息,请参阅下面的出版物。 新版本: 我们很高兴在网络模拟器ns-3中共享我们的IEEE 802.11ay模块的第一个预发布版本。 我们在这里列出了一些新功能: IEEE 802.11ay PHY帧结构,新的MAC帧格式和新的信息元素。 先进的波束成形技术(EDMG BRP PPDU和短SSW帧)。 通道绑定最多四个通道。 IEEE 802.11ay中所有通道配置的通道传输掩码。 SU-MIMO波束成形训练和信道访问过程。 MU-MIMO波束成形训练程序。 MIMO QD通道接口。 MIMO通
2023-03-14 12:29:14 43.88MB wlan mmwave ns3 millimetre-wave
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D2D网络毫米波频段 此MATLAB代码在毫米波波段(@ 28 GHz)的信号干扰加噪声比(SINR)覆盖概率上模拟了PPP无线通信,概率为prob [SINR> T]。 网络元素是基于Poisson点过程(PPP)分布进行分布的。 网络元素是: 1- D2D发射机(干扰)2-障碍物(障碍物的长度,宽度和方向基于均匀分布生成)3-参考接收机位于原点o(0,0) 衡量参考用户的表现, 基于Slyvniak定理,它可以测量整个网络的性能。 为了使噪声平均,重复进行3000次迭代模拟。 网络的分析公式和详细信息可以在[1]毫米波波段的设备到设备通信中找到: :
2023-02-12 00:27:34 15KB MATLAB
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论文Deep Learning-Based Channel Estimation for Beamspace mmWave Massive MIMO Systems源码。 这是Python版本的源码。 适合人群:人工智能、通信类研究人员。
2022-12-27 19:26:19 23KB MIMO
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