机载多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)可以实现高分辨成像,但不可避免的存在运动误差补偿的问题。
对多子带并发的机载MIMO-SAR系统进行研究,首先建立并分析了MI-MO-SAR运动误差模型;然后提出了一种扩展的MIMO-SAR运动补偿距离徙动算法(RMA),通过改进的Stolt映射将距离徙动校正与方位向聚焦分开,并结合两步运动补偿技术对MIMO-SAR回波数据的运动误差进行校正,消除了运动误差带来的影响;最初在空频域对各子带信号进行带宽合成实现了距离向高分辨。
用该算法对散射点目

本文采用两种改进的算法:基于HSV的小波融合算法(HSV-WT)、基于区域特征的自适应小波包融合算法(AWP)分别对多光谱LandSatTM数据与全色SPOT-5数据、TM数据与ERS-2的合成孔径雷达SAR数据进行融合.融合结果表明两种改进算法融合后的数据在保持光谱信息和提高空间细节信息两方面均得到提高.当应用两种方法对同一组数据进行处理时,AWP的功能参数优于HSV-WT.这两种算法相对传统小波算法,能克服对高频信息处理的缺陷,突破待融合数据的分辨率比值限制,实现分辨率之比非2n的数据融合.

引言　　快速傅里叶变换(FFT)作为计算和分析工具，在众多学科领域(如信号处理、图像处理、生物信息学、计算物理、应用数学等)有着广泛的应用。
在高速数字信号处理领域，如雷达信号处理，FFT的处理速度往往是整个系统设计功能的关键所在。
　　针对高速实时信号处理的要求，软件实现方法显然满足不了其需要。
近年来现场可编程门阵列(FPGA)以其高功能、高灵活性、友好的开发环境、在线可编程等特点，使得基于FPGA的设计可以满足实时数字信号处理的要求，在市场竞争中具有很大的优势。
　　在FFT算法中，数据的宽度通常都是固定的宽度。
然而，在FFT的运算过程中，特别是乘法运算中，运算的结果将不可避免地带

雷达的动态规划算法，简单实用，合适初学者学习

matlab气象学代码PollyNET自动处理程序该存储库为数据提供了一个自动处理链。
描述该存储库包含用于自动处理和可视化数据的matlab代码。
该网络由世界各地的新型多波长拉曼偏振激光雷达组成，如海法以色列、中国北京和智利蓬塔阿雷纳斯。
激光雷达系统在过去30年中得到维护和更新。
它可以监测大气中微小的漂浮颗粒和水蒸气。
对于最高级的版本——，它有12个通道，包括8个远距离通道和4个近距通道。
如果仔细校准，它可以提供3β+2α+2S信息以及有关水汽混合比分布的信息。
随着PollyNET的发展，数据的积累急剧增加，实时数据流可以达到~GB。
因而，自动处理程序对于从激光雷达记录的激光雷达中同时翻译有关气溶胶分布、运输和气溶胶-云相互作用的信息至关重要。
该存储库中的程序可以自动校准激光雷达去极化、总通道和水蒸气通道，检索气溶胶密集特性的1小时平均无云剖面，并使用.有关程序和内部使用的算法的详细信息可以在.要求该程序已在MATLAB2014a和2018a中进行了测试。
并且它可以在window10和centos6上运行，已经

毫米波雷达和视觉传感器融合的检测仿真matlab代码。
。
资源里面部分代码展示：sensors=cell(8,1);%设置位于汽车前保险杠地方的前向远程毫米波雷达sensors{1}=radarDetectionGenerator("SensorIndex",1,"Height",0.2,"MaxRange",174,..."SensorLocation",[egoCar.Wheelbase+egoCar.FrontOverhang,0],"FieldOfView",[20,5]);%设置位于汽车后保险杠地方的前向远程毫米波雷达sensors{2}=radarDetectionGenerator("SensorIndex",2,"Height",0.2,"Yaw",180,..."SensorLocation",[-egoCar.RearOverhang,0],"MaxRange",174,"FieldOfView",[20,5]);

激光雷达方程一般方式 激光雷达接收的信号功率等于:发射激光功率分布与目标后向散射系数的卷积,再考虑光学天线、大气传输衰减等因素。
激光雷达方程一般方式可用下式描述：

截图：http://img.my.csdn.net/uploads/201409/14/1410667399_9354.jpg之前传过雷达属性图，发现很多人在找雷达扫描效果，最近有空就做了一个。
工程包含控件使用的Demo以及之前的雷达属性图改进版本。
如果各位在使用中有发现BUG，欢迎评论或者发信息给我，不胜感激。

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。