激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。
从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别：向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。
本程序为FMCW激光雷达matlab程序，包括调频非线性校正等。

观测指标标识符逻辑命名与编码系统（LogicalObservationIdentifiersNamesandCodes，LOINC）是一部数据库和通用标准，用于标识检验医学及临床观测指标。
LOINC数据库旨在促进临床观测指标结果的交换与共享。
其中，LOINC术语涉及用于临床医疗护理、结局管理和临床研究等目的的各种临床观测指标，如血红蛋白、血清钾、各种生命体征等。
当前，大多数实验室及其他诊断服务部门都在采用或倾向于采用HL7等类似的卫生信息传输标准，以电子消息的形式，将其结果数据从报告系统发送至临床医疗护理系统。
然而，在标识这些检验项目或观测指标的时候，这些实验室或诊断服务部门采用的却是其自己内部独有的代码。
这样，临床医疗护理系统除非也采用结果产生和发送方的实验室或观测指标代码，否则，就不能对其接收到的这些结果信息加以完全的“理解”和正确的归档；
而当存在多个数据来源的情况下，除非花费大量的财力、物力和人力将多个结果产生方的编码系统与接受方的内部编码系统加以一一对照，否则上述方法就难以奏效。
作为实验室检验项目和临床观测指标通用标识符的LOINC代码解决的就是这一问题。
　　LOINC数据库实验室部分所收录的术语涵盖了化学、血液学、血清学、微生物学（包括寄生虫学和病毒学）以及毒理学等常见类别或领域；
还有与药物相关的检测指标，以及在全血细胞计数或脑脊髓液细胞计数中的细胞计数指标等类别的术语。
LOINC数据库临床部分的术语则包括生命体征、血液动力学、液体的摄入与排出、心电图、产科超声、心脏回波、泌尿道成像、胃镜检查、呼吸机管理、精选调查问卷及其他领域的多类临床观测指标。
　　Regenstrief研究院（RegenstriefInstitute,Inc.）最初于1994年建立了LOINC，且至今一直负责着它的维护工作。
Regenstrief研究院是一家国际上公认的非营利性医学研究机构。
LOINC是针对临床医疗保健与管理工作在电子数据库方面的需求而创建的。
公众可免费获得和使用LOINC。
Regenstrief研究院（RegenstriefInstitute）一直负责并承担着LOINC数据库及其支持文档的维护工作。
如今（截至2014年10月12日），LOINC标准已经具有英语、德语、法语、西班牙语及简体中文等共计20个语种/方言，而其网站已经拥有34694位用户，分别来自163个国家/地区。

雷达发射信号和回波信号的模拟，对目标回波信号的处理和匹配滤波，显示检测目标个数

通过模糊函数的仿真，可以清晰的掌握雷达回波脉冲的数值，并且分析旁瓣和分辨率的问题

DVL多普勒测频matlab仿真多普勒计程仪作为一种导航仪器出现并发展了很长时间，随着水声技术与信号处理技术的发展，使得声学多普勒测速系统的各项性能有了显著的提高，特别是宽带编码技术的引入，使DVL有了更进一步的发展，宽带技术是发射的信号是一个较复杂的编码信号，回波信号所携带的多普勒信息比窄带信号丰富了很多，它较好的解决了窄带多普勒存在的问题，改善了DVL工作性能。

线性调频信号LFM信号模拟仿真四个回波信号加载高斯白噪声，经匹配滤波脉冲压缩MTI、MTD处理。

多普勒脉冲雷达回波仿真。
产生回波，对回波进行距离压缩，进行两脉冲对消，观察运动、盲速与静止目标的对消情况。

本资源是雷达课程作业，资源中已经给出行走中的人的回波数据，对数据进行时频分析，可以得到行走的细节。
资源中包含MATLAB代码以及注释。

matlab线性调频信号匹配滤波器点目标回波距离分辨提高性噪比

水中测距超声波换能器PCB文件包括变压器升压，带通滤波，对数放大，支持AD模式采集回波信号，支持定时器捕获/外部中断方式采集回波信号，给有需要的朋友！

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。