３．２　算法实现 　　按图１所示流程，数 据 经ＣＦＡＲ滑 窗 处 理 之 后，形成的是Ｋ×Ｌ的矩阵，如图９所示，Ｋ为总通 道数，Ｌ为总距离单元数，单目标情况下，在ＣＦＡＲ 结果中找出 强 度 最 大 的 一 个 值，该 值 所 对 应 的 行 数即为用选 大 法 测 得 的 目 标 所 在 通 道 号，列 数 是 目标距离单 元 数，从 该 位 置 处 沿 距 离 向 分 别 前 推 和后推检测，直 到 分 别 有 三 个 连 续 零 点 出 现 则 结 束，在起始点和结束点之间，记录从第一个强度不 为零的点到最后一个强度不为零的点之间的所有 点的强度、对应的距离单元和跨距离单元个数，根 据所跨距离单元的个数用不同的算法做插值估计 出目标的精确位置。 根 据 所 跨 距 离 单 元 个 数 的 不 同 采 用 的 三 种 算 法：①对 于 跨 一 个 距 离 单 元 的 情 况直接把该 距离单元号作为目标位置；②对于跨两个距离单 元情况采用 的 处 理 方 法 是，提 取 其 距 离 单 元 号 和 对应的强度，设相对大的距离单元号为ｕｉ，对应的 强度为Ａｉ，较小的距离单元号为ｕｉ－１，对应的强度 为Ａｉ－１，则距离单元插值为Ｓ１ ＝Ａｉ－１／（Ａｉ＋Ａｉ－１） 或者Ｓ２ ＝ Ａｉ／（Ａｉ ＋Ａｉ－１），则 目 标 位 置 估 计 为 ｕ＝ｕｉ－Ｓ１ 或者ｕ＝ｕｉ－１＋Ｓ２；③对 于 跨３个 及 ３个 以 上 距 离 单 元 时 的 处 理 方 法 是，采 用 梯 形 近 似，以 每 个 距 离 单 元 对 应 的 强 度 作 为 梯 形 一 个 底，各 梯 形 高 度 均 为１，求 目 标 回 波 总 面 积Ｓ，则 其 面 积 的 一 半 记 为Ｓ１ ＝Ｓ／２，则 存 在 从 起 点 至 Ｍ 号 距 离 单 元 的 面 积 为Ｓ２ 和 从 起 点 至Ｍ＋１号 距 离 单 元 的 面 积 为Ｓ３，且 满 足Ｓ３ ＞Ｓ１ ＞Ｓ２，那 么代表目标距离的最大值点应落在Ｍ 和Ｍ＋１之 间，插值为（Ｓ３－Ｓ１）／（Ｓ３－Ｓ２），则目标位置估计 为ｕ＝Ｍ＋１－（Ｓ３－Ｓ１）／（Ｓ３－Ｓ２）。 测速方法 同 测 距 的 方 法 类 似，在 找 出ＣＦＡＲ 结果中强度 最 大 值 的 位 置 以 后，确 定 其 通 道 号 和 距离单元 号，从该位置开始，沿通道向向上推至有 零点出现或者至零通道，再向下推至有零点出现或 者至最后一个通道即结束，记录这两个零点之间所 有通道号和其对应的强度，根据其所跨通道的个数 选择不同的算法，算法同上，只需将上述算法中的 距离单元改为通道，目标位置改为目标速度。 其算法流程图如图１０所示。 ４　计算机仿真分析 　　参数设定：雷达发射波为线性调频信号，脉冲 重复周期为２５０μｓ，信号时宽为１５μｓ，信号带宽为 １０ＭＨｚ，采 样 频 率 为３０ＭＨｚ，脉 冲 积 累 数 为１６， 距离量化单元宽度为５ｍ，仿真的目标距离范围为 ４　７８５～４　８００ｍ，目标速度范围为１２～１９ｍ／ｓ，信噪 比设为１２ｄＢ，单目标情况下仿真图如图１１，１２和 １３所示。 由图１１和图１２测距误差比较图得出，在无噪 声时测距精 度 要 稍 优 于 有 噪 声 情 况，可 见 测 距 精 度还受到噪 声［１１］的 影 响，因 此 要 想 获 得 更 高 的 精 度，必须对 回 波 信 号 作 降 噪 处 理。利 用 选 大 法 测 距时最大误差达到２．５ｍ，而用插值法测距时最大 ０５４　　　　 雷达科学与技术 第９卷第５期 

《数据结构》算法实现及解析（第二版）.高一凡.

程序员的浪漫，2022跨年烟花代码（Python） 跨年倒计时啦 今天分享用python实现一场烟花秀 感兴趣的小伙伴，提前收藏起来，一定要看到最后！ 话不多说 1.首先制作一个绚丽的夜空 制作夜空，其实就是设置画布。大家知道，夜晚的天空月明如水，星光攒动，绚丽至极。如果把所有的夜空景象都用turtle库绘制出来确实非常的费时、费力。而且，绘制月亮、繁星这些景色本身也不是我们本篇文章的终点。因此，在夜空制作这一块，我们讨了个巧，是选用背景图片来实现的，如下图。 （星空图片） （月亮图片） 好了，照片选用完毕后，下面开始用代码来制作夜空，具体如下。 import turtle wn=turtle.Screen() wn.colormode(255) wn.bgpic('星光back.gif') wn.setup(1920,1080) wn.register_shape('月亮.gif') wn.register_shape('星光.gif') wn.register_shape('liuxing.gif') #月亮 moon=turtle.Turtle() moon

计算机组成原理算法实现代码及报告 1 课程设计的目的 本课程设计是在学完本课程教学大纲规定的全部内容、完成所有实践环节的基础上，旨在深化学生学习的计算机组成原理课程基本知识，进一步领会计算机组成原理的一些算法，并进行具体实现，提高分析问题、解决问题的综合应用能力 2 设计内容与要求 2.1 题目 计算机组成原理算法实现（三）； 2.2 功能 能够实现逻辑运算（逻辑非、逻辑加、逻辑乘、逻辑异）、定点整数的单符号位补码加减运算、定点整数的原码一位乘法运算和浮点数的加减运算。

手写数字识别系统的设计实现matlab自带的神经网络算法实现

利用MATLAB仿真了基于双基地MIMO雷达利用Capon算法实现目标二维方位角联合估计，对DOA估计有一定的帮助

2.1 题目：计算机组成原理算法实现（一） 2.2 功能：能够实现定点整数的机器数表示、定点整数的变形补码加减运算、定点整数的原码一位乘法运算和浮点数的加减运算。 自己做的，最后一个功能有点问题

虚拟存储管理器的页面调度算法实现

1、多元回归_LSTM结合PSO算法实现PSO-LSTM多输入单输出(Matlab完整源码+数据) 2、代码运行测试环境为MATLAB2020b，MATLAB实现PSO-LSTM多输入单输出预测。

1、本项目采用YOLOv7算法实现对道路交通标志的检测和识别，在道路交通标志检测数据集中训练得到，训练了YOLOv7模型， 2、目标类别数：4 ；类别名：trafficlight’,‘speedlimit’, ‘crosswalk’, ‘stop’； 3、道路标注检测数据集标签格式：VOC和YOLO 参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127642605