为从信号源上提高LFMCW测距雷达前端发射信号的调频线性度，改善雷达测量精度，设计了一种基于FPGA的LFMCW测距雷达调制信号源，并完成了软硬件设计与实现。
调制信号源以FPGA为控制核心，DA转换器为主要外围设备。
编写VHDL语言编程产生数字调制波形，利用DA转换器转换为模拟信号，经过低通滤波器和放大器，输出驱动雷达前端的模拟调制电压信号。
实验结果表明，该设计实现灵活，输出的调制电压信号波形稳定可靠，能够驱动多种雷达前端。

Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

作者:程明虎等著页数:254出版日期:2004.11简介:国家重点基础研究发展规划项目国家科学技术学术著作出版基金:本书系统论述了多普勒雷达理论及其技术的发展，介绍了利用单、多部多普勒雷达资料反演云内二维和三维风场结构的技术以及雷达回波强度反演降水的技术。
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雷达装备作战效能评估与仿真实验平台建立的方法研究.pdf

一本有影响力的雷达技术图书，理论清晰，适合学习，多次再版和重印，被国内多所院校采用，是作者对国内外近30年来该领域研究进展和自身研究成果的总结。

逆合成孔径是指雷达天线不动，被观测目标移动，对移动中的目标回波进行相干处理获得大的合成孔径，从而得到高方位尺寸分辨率。
逆合成孔径的基础是转台成象。

经典的雷达数据处理及应用的电子版，非常适合做数据融合的小伙伴

适用于南京理工大学电光学院大四本科生的《电子信息工程综合实验》（李洪涛老师）

根据一个图像数据矩阵数据模拟面目标的SAR原始回波信号，然后通过成像算法实现成像

随着新技术、新材料的不断涌现，雷达作为一种探测手段其发展受到越来越多的挑战，人们已不再满足于传统雷达所具有的简单目标探测和定位功能，而希望尽可能多地了解有关目标的详细信息，因而多功能化、智能化成为现代雷达的发展趋势.高距离分辨率信号及其处理方法的研究也越来越受到关注。
步进频率信号在窄带发射机、接收机条件下能够达到较高的距离分辨率，解决了大带宽信号在工程实现中遇到的问题，是一种重要的高距离分辨率信号形式。

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。