雷达成像原理（Word完整版）第一章雷达基础知识51．1雷达的定义51．2雷达简史51．3电磁波51.4脉冲81.5分贝值表示方法91.6天线101.7雷达散射截面122．1傅立叶变换142．2雷达硬件组成152．2．1振荡器152．2．2波形产生152．2．3混频器162．2．4调制162．2．5发射机162．2．6波导162．2．7双工器172．2．8天线172．2．9限幅器172．2．10低噪放大器182．2．11系统噪声182．2．12解调192．2．13正交混频202．2．14A/D转换器212.3天线222.3.1天线的概述232．3．2方向性函数242.3.3天线增益272．3．4天线口面上辐射场的渐变处理282．3．5余割平方天线292．4相控阵天线302．4．1一维线阵列天线312．4．2二维相控阵33第三章外部环境对雷达系统的干扰343.1雷达散射截面（RCS）343.1.1简单目标的RCS343.1.1.1理想导体球353.1.1.2平板363.1.1.3角反射器363.1.1.4Luneburg透镜373.1.2复杂目标的RCS383.1.3计算RCS的方法383.1.4极化因素383.1.4.1极化散射矩阵383.1.4.2简单目标的极化散射矩阵393.1.4.3更一般的极化基403.2传播与杂波413.2.1雷达波在大气中的折射413.2.2地表弯曲效应423.2.3雷达波在空气中的衰减433.2.4雷达波在雨水中的衰减433.2.5雷达波在地表的反射433.2.6多路效应443.2.7表面杂波反射453.2.8降水引起的雷达反向散射463.3外部噪音46第四章：基本雷达信号处理504.1从噪声和杂波中间测回波信号504.1.1检测器特点504.1.2检测的基本理论504.1.3噪声中检测无波动目标524.1.3.1：已知相位的单脉冲的相参检测524.1.3.2单脉冲包络检测524.1.3.3n个脉冲的相参积分：524.1.3.4n个非相参脉冲的积分变换损失：534.1.4施威林情形534.1.4.2波动损失534.1.5：噪声中目标检测小结：544.1.6:次积分：无振动目标544.1.7目标554.2雷达波形554.2.1总的雷达信号554.2.2匹配滤波器564.2.3：匹配滤波器对于延迟，多谱勒平移、信号的响应，584.2.4雷达模糊函数584.2.5例1：一个单脉冲；
距离和速度分辨率604.2.6例2：线性频率调制脉冲；
脉冲压缩614.2.7例3：相关脉冲序列：在距离和速度上的分辨率和模糊度624.2.7.1单脉冲串634.2.7.2线性调频脉冲串644.2.7.3其它脉冲序列654.2.8相差处理间隔664.2.9CPI的例子,求解雷达方程664.3雷达测量精确度674.3.1单脉冲674.3.2卡尔曼绕界限674.3.2.1在频率上得卡尔曼-绕界限684.3.2.2延迟上的卡尔曼绕界限694.3.2.3角度上的卡尔曼--绕界限694.3.2.4卡尔曼-绕界限的例子。
704.3.2.5总结：71第六章成像雷达简介726.1距离—速度压缩726.2旋转目标：逆合成孔径雷达726.3逆合成孔径雷达用于大范围目标756.4点扩展函数766.5标准二维逆合成孔径雷达：小角度776.6二维逆合成孔径雷达：大角度806.7三维逆合成孔径雷达816.8波数空间与极化设计方法816.9ISAR注释826.10ISAR的其他情况836.11近场ISAR846.12变化情况未知的目标及旋转85第七章合成孔径雷达897.1SAR897.1.1SAR模型907.1.2距离和速度等值线917.1.3动态补偿917.1.4斜面或平面927.1.5SAR对脉冲重复频率的要求927.1.6距离转移937.2SAR波形及处理947.2.1快时处理947.2.1.1SAR中的线性调频（LFM）947.2.1.2非线性调频处理957.2.1.3非畸变过程967.2.1.4LFM脊态987.2.2慢时（slowtime）处理987.3SAR成像质量997.

机器人仿真开发机器人算法分析PUMA560仿真系统这是我在上《机器人原理与应用》课程的时候所作的课程设计，其中用到了RoboticsToolboxforMATLAB，当然在运行下面的界面的时候也是需要安装这个工具箱的。
如果没有这个工具箱可以在后面的网址下载这个工具箱和源程序。
下面是运行初始时的状态：从上面也能看出，这个仿真系统能仿真运动学的正问题和逆问题，以及动力学的正逆问题和轨迹规划。
Q1-Q6为PUMA560的六个自由度的值，都是角度。

指针仪表角度检测，采用HOG+SVM检测仪表，然后用直线检测求出角度

空间平滑music算法，用于估计相干信号入射角度

目前有很多关于多标签的学习算法，依据解决问题的角度，这些算法可以分为两大类：一是基于问题转化（ProblemTransformation）的方法，二是基于算法适应的方法和算法适应方法（AlgorithmAdaptation）。
基于问题转化的多标记分类是转化问题数据，使之适用现有算法；
基于算法适应的方法是指针对某一特定的算法进行扩展，从而能够直接处理多标记数据，改进算法，适应数据。

井中地震数据处理。
利用测井曲线和反射率方法进行角度集地震记录正演

系统地学习面向对象编程思想，了解MFC架构，逐步熟悉可视化编程环境VisualC++，并在此环境下设计并实现一个简单计算器系统，该计算器应能实现如下功能：1、二进制、八进制、十进制及十六进制数的加、减、乘、除、乘方、取模等简单计算2、科学计算函数，包括(反)正弦、(反)余弦、(反)正切、(反)余切、开方、指数等函数运算3、以角度、弧度两种方式实现上述部分函数4、具备历史计算的记忆功能5、对不正确的表达式能指出其错误原因

瑞文测试，全称为瑞文标准推理测验（Raven'sProgressiveMatrices），是由英国心理学家约翰·C·瑞文在20世纪30年代设计的一种非语言智力测验。
这个测试广泛应用于评估个体的逻辑推理能力、抽象思维能力和问题解决能力，而非依赖于特定的语言或文化背景，因此具有较高的普适性。
瑞文测试通常由一系列几何图形组成，测试者需要找出图形之间的规律，并选择正确的图形来完成序列。
瑞文测试主要分为几个部分，包括初级、中级和高级，难度逐级递增。
初级部分主要考察基础的图形识别和推理，而高级部分则涉及更复杂的抽象概念和推理。
每个问题通常有六个备选答案，测试者需在有限的时间内做出选择。
该测验的评分系统基于正确答案的数量，分数越高，表示个体的智力水平和逻辑推理能力越强。
瑞文测试的得分可以用来衡量个体的智商（IQ），但需要注意的是，它只是智力评估的一种工具，不能全面反映一个人的所有能力，如创造力、情绪智力、社交技能等。
在公司环境中，瑞文测试常被用于招聘和人才选拔过程中，以评估候选人的逻辑思维能力和潜在的学习能力。
然而，这种测试也有其局限性，因为它无法完全展示候选人在团队合作、沟通技巧或实际工作经验等方面的才能。
进行瑞文测试时，有几点需要注意：1.保持冷静：不要因为时间压力而慌张，冷静思考往往能帮助找到正确的答案。
2.观察规律：仔细观察图形的形状、颜色、大小、方向等特征，寻找它们之间的联系。
3.跳出常规思维：尝试从不同的角度思考问题，不要局限于已知的模式。
4.练习提升：虽然瑞文测试旨在测试即兴推理，但通过练习类似的题目可以提高解题速度和准确率。
瑞文测试是一种有效的智力评估工具，能帮助了解个体的逻辑推理和抽象思维能力。
在公司中，它可以作为招聘过程中的一个参考，但不应作为唯一的评价标准。
个人应全面发展各种能力，以适应不同工作环境的需求。

在MATLAB/simulink中实现步进电机仿真，输出转矩、角度等参数

路径规划R_area是图像的大小默认为256*256R_windows=40机器人移动的窗口大小B_place障碍物存放的位置设置精度为5度距离中心位置是随机的得出障碍物和可行走区间的直方图保存下来角度信息和距离信息存放在val,B_Pos,B_d,Free_Pos中...

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。