labview信号处理：利用小波变换检测回波，联合时频分析，使用FFT分析信号幅度谱和相位谱

A/D采样获得超声检测波形，对超声回波信号进行分析，求取被测物体的厚度。
含有超声回波波形及数据，以及一些例子。
研究超声波的童鞋可以下载。

成像体系中的CMOS探测器被激光伤害后，其猫眼回波会暴发变更。
对于猫眼回波图像的变更举行了试验钻研，发现随着用于伤害的激光功率削减，CMOS器件的微透镜暴发剖析，直至最终磨灭，并使器件大概组成由遮光铝膜以及光敏区组成的二维光栅，猫眼回波图像内的阵列光斑也阅历了垂垂磨灭又规复的进程。
以高斯随机大概模拟微透镜大概描摹，建模盘算了猫眼回波图像随微透镜伤害水平的变更，盘算下场与试验征兆适宜。

ISAR成像的约莫仿真，搜罗回波建模以及仿真，梦想情景下的成像，越距离单元校对于，行为赔偿

雷达回波仿真matlab源程序，这是与雷达目的回波+杂波+噪声仿真的mat文件，希望大家能用得着！雷达回波仿真matlab源程序，这是与雷达目的回波+杂波+噪声仿真的mat文件，希望大家能用得着！

摘要：超声波测距是一种典型的非接触测量方式,应用非常广泛。
本文提出了一种基于STM32单片机的高精度超声波测距方案。
与传统单片机相比,STM32的主频和定时器的频率可以通过PLL倍频高达72MHz,高分辨率的定时器为高精度的测量提供了保证。
超声波的发射使用定时器的PWM功能来驱动,回波信号的接收使用定时器的输入捕获功能,开始测距时,定时器的开启将同时启动PWM和输入捕获,完全消除了启动发射和启动计时之间的偏差,提高了测量精度。
为使回波信号趋于稳定,设计了时间增益补偿电路(TGC),在等待回波的过程中随着时间的推移需要将放大器的增益值不断增大,通过实验获取不同距离需要设置的增益值,对应不同时间需要设置数字电位器的增量,并将该参数固化在单片机的FALSH中,在测距过程中,根据时间查询电位器增量表改变电位器阻值,实现回波信号的时间补偿,提高了测量的精度。
为了在减小盲区的同时而不减小测量范围,设计了双比较器整形电路分别处理近、远距离的回波信号,近距离比较器可以有效屏蔽超声波衍射信号从而减小了测量盲区。
传统的峰值检测方法大多通过硬件电路实现,设计较复杂,稳定性差。
本文通过软件算法对回波信号进行峰值时间检测。
不只简化了电路,降低了成本,而且提高了系统的稳定度。
经研究表明,该系统测量精度达到了lmm,盲区低至3cm,量程可达500cm。
本系统在近距离测试时,系统的精度较理想,可作为停车时的倒车雷达使用,也可以用于液面检测(油箱液位),还可以用于自动门感应,机器人视觉识别等。
如果多使用几个测距仪,将这些集成一个大系统,那么整个大系统可用于定位避障。

针对弱小目标的检测跟踪问题,提出了一种基于序列检验和Viterbi的检测前跟踪算法;将雷达扫描区域进行划分后,在方位-距离-多普勒平面内联合处理回波信号,为了搜集目标驻留时间内的散射能量,可以通过Viterbi算法搜索连续扫描时允许的目标转移状态,最后通过序列检测做出判决;序列检验可以解决目标检测过程中时延较大的问题,Viterbi算法用来获取检测统计量及目标的轨迹;仿真结果表明,该算法对高速运动的目标具有良好的检测与跟踪功能。

利用高分辨雷达对目标进行识别是当代雷达系统的一个次要发展趋势。
目前基于高分辨雷达的目标识别在军事及民用方面都已经有了一定程度的应用。
本论文利用实测高分辨雷达回波数据进行实验，

针对高功率密度运转下的光纤激光对其适用的光纤器件的许多特殊要求,设计了高功率密度下光纤功能的测试系统。
综合比较论证了截断法、插入损耗法、后向散射法三种测试方法。
基于插入损耗法设计了双光路光纤测量系统,通过双光路同时测量被测光纤和参考光纤的插入损耗,利用参考光纤光路监控校准输入信号光功率,提高测量精度。
对系统的测试方法和测量参量理论上进行了推导和说明,分析了系统的传输效率,设计测量精度可达到插入损耗不大于0.5dB,回波损耗不小于50dB。

仿真脉冲多卜勒雷达的信号处理。
设脉冲宽度为各学生学号末两位数，单位为μs，重复周期为200μs，雷达载频为10GHz，输入噪声为高斯白噪声。
目标模拟分单目标和双目标两种情况，目标回波输入信噪比可变（-35dB～10dB），目标速度可变（0～1000m/s），目标幅度可变（1～100），目标距离可变（0～10000m），相干积累总时宽不大于10ms。
单目标时，给出回波视频表达式；
脉压和FFT后的表达式；
仿真给出脉压和FFT后的输出图形；
通过仿真说明各级处理的增益，与各级时宽和带宽的关系；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其功能损失（脉压主旁比与多卜勒的曲线）。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况；
仿真出距离分辨和速度分辨的情况。
注意：1、白噪声加入采用randn函数；
2、整体产生回波，再整体加时延和多卜勒信息；
3、通过数据计算出输出信噪比；

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。