仿真产生的雷达信号脉冲，并使用聚类方法进行分选，代码精辟详细。值得借鉴！

仿真系统采用 MATLAB图形用户界面( GUI)设计实现,参数设置灵活,界面友好,并且能够模拟硬件方 案中脉宽( PW)和到达时间( TOA)的测量和提取方式,使系统能更有效地用于研究雷达脉冲分选的过程和验证 各种常用算法的可行性。通过比较各算法的性能,挑选出最优方案,指导硬件系统设计,达到节约成本的效果。 实践证明,该系统能很好地应用于雷达脉冲信号的分选研究。

针对常规雷达信号和复杂雷达信号同时存在的复杂信号环境，以及减少混合脉冲序列的分选时间，基于PRI变换提出一种PRI变换法及其改进方法相结合的综合分选方法。仿真验证，该方法可行，并对脉冲丢失严重的情况仍具有很好的分选效果。

完整代码，可直接运行

产生四部雷达信号，并对其进行分选，包括抖动，参差等信号

 为了能够从同时存在常规PRI信号和复杂PRI信号并带有脉冲信号干扰或丢失的环境中正确分选出雷达信号，本文提出了一种序列差值直方图法（SDIF）与修正PRI变换法相结合的雷达信号分选方法，经过matlab仿真验证，该方法有着很好的分选效果。

python编写雷达pdw数据生成，四部信号，用于信号分选

高速AD前端高频信号分压电路研究，魏永良，马少君，如今，高速AD在整个数字化控制电路设计中起着非常重要的作用，而高速AD的前端采样调理电路也是其关键部分。目前信号调理电路中信��

雷达信号分选，利用聚类实现对未知雷达信号分选，利用相似系数对多假设类合并，并利用时间关联对多模雷达进行模式融合

为了提高振动信号关联维数计算的准确程度，提出了一种识别分形无标度区间的新方法。该方法首先采用圆拟合、求切线斜率的方法求出相关积分双对数曲线上各点的斜率，得到斜率变化曲线；其次基于斜率变化曲线不同区间内的相关系数进行线性度判断及显著性检验，保留其中线性度较好、相关程度较高的区域；最后选择其中方差最小的区间作为该振动信号的分形无标度区间。整个识别过程中无需任何人工干预，可以交由计算机自动完成，从而避免了主观因素对分形无标度区间识别以及关联维数计算结果的影响。应用该方法对Lorenz吸引子及实测振动信号进行了关