恒虚警率检测matlab代码SFND雷达目标的生成和检测 代码详细信息： 为该项目。 1. 2D CFAR流程的实现步骤： 错误警报是错误的雷达目标检测，它是由噪声或超出阈值检测的任何其他干扰信号引起的。 动态阈值计算多个阈值级别，这有助于降低误报率。 2D CFAR是一种动态阈值处理技术。 使用这种技术，可以监视每个距离/多普勒频率范围或多普勒频率范围内的噪声，并将信号与本地噪声水平进行比较。 使用该比较来创建一个阈值，该阈值将误报率保持恒定。 错误警报问题可以通过实施恒定的错误警报率来解决。 CFAR根据车辆周围环境改变检测阈值。 CFAR技术估算“被测小区”一侧或两侧的雷达范围和多普勒小区“训练小区”中的干扰水平。 然后，将估算值用于确定目标是否在被测单元（CUT）中。 2D CFAR步骤 FMCW配置：使用给定的规范设计FMCW波形。 此后，计算带宽，线性调频时间和斜率。 Rt = 110; % m Vt = -20; % m/s d_Resolution = 1; % m c = 3e8; % m/s max_radar_range = 200; max_radar_velo

Udacity-Data-Wrangling 数据整理

档案 原始文件： ： 最终文件： ： 概括 该图表表示包含1,157名棒球运动员的击球平均值和本垒打的数据。 通过此图，可以观察两个参数之间的关系，并根据玩家所属的季度对他们进行分类。 设计 我不是棒球迷，但是在对数据集进行了一些探索之后，我对HR得分与击球平均值之间的关系感到惊讶，因此，我专注于尝试对此进行出色的可视化。 由于目的是显示两个拖曳变量之间的关系，因此散点图可能是一个很好的工具，因此我想到的图如下： 一旦获得了原始的可视化效果，我便根据模块视频中的建议以及我所要求的人员的反馈意见尝试对其进行改进。 改进之处： 所有用户都同意，低于50 HR的区域内的点密度很高，因此不容易进行分析。 因此，我将Y轴的比例从线性更改为对数。 通过这样做，我可以更好地了解该区域，并且可以更好地观察到HR和BA的关系。 我将圆圈的颜色更改为较柔和的颜色，并降低了不透明度来分析点密

udacityDataAnalystNanodegree 关于 该存储库包含Udacity的项目工作。

Udacity-机器学习入门 安然传奇 安然（Enron）丑闻是财务丑闻，最终导致安然公司（Enron Corporation）破产，该公司位于德克萨斯州休斯敦的美国能源公司，实际上是阿瑟·安徒生（Arthur Andersen）的解散，后者是美国五大审计和会计合伙企业之一世界。 除了是当时美国历史上最大的破产重组外，安然还被认为是最大的审计失败。 安然公司由肯尼思·莱（Kenneth Lay）于1985年合并休斯顿天然气公司和InterNorth公司后成立。 几年后，当杰弗里·斯基林（Jeffrey Skilling）被聘用时，他培养了一批高管人员，这些人员通过使用会计漏洞，特殊目的实体以及不良的财务报告，能够从失败的交易和项目中隐藏数十亿美元的债务。 首席财务官安德鲁·法斯托（Andrew Fastow）和其他高管不仅误导了安然公司董事会和审计委员会关于高风险会计的作法，而且还向亚瑟

Matching_Game_udacity 这个游戏是关于匹配卡片以使用html，css，javascript来匹配所有卡片的游戏。 配套卡 基本上，这是一个游戏，提供用户单击并查看卡片，如果一个卡片与第二个卡片匹配，则它将保持打开状态，否则两张卡片都会自行关闭 要求 很好HTML知识很好CSS知识很好的JAVASCRIPT知识 游戏形象 当您获得两张相同设计的卡片时的图像

Streamlit演示：Udacity自动驾驶汽车图像浏览器 该项目将和演示到交互式应用程序中。 完整的演示并说明了Streamlit的所有主要构建块。 如何运行这个演示 pip install --upgrade streamlit opencv-python streamlit run https://raw.githubusercontent.com/streamlit/demo-self-driving/master/streamlit_app.py 问题？ 注释？ 请在提问。

股票价格预测 目录 介绍 该项目是我对Udacity的数据科学家纳米学位计划的基本项目。 我们将实现两种机器学习算法（移动平均值和LSTM）来预测公司的未来股价。 然后，我们从这两种算法中选择最佳算法来开发自己的股价预测指标。 该项目包括Python脚本，交易者可以在其中输入历史股票价格数据以获得训练有素的LSTM模型。 然后，可以使用经过训练的模型来预测未来的股票价格。 该项目随附的博客文章 档案说明 股票价格预测.ipynb-用于股票价格预测的Jupyter笔记本。 train.py-借出历史股价数据并训练LSTM模型的Python脚本。 Forecastor.py-用于借出历史股价数据和将来预测股价的Python脚本。 文件夹：数据 排爆INTC.csv -历史股价数据从 。 文件夹：型号 model.pkl-腌制文件中经过训练的LSTM模型。 scaler.gz-保存在存档文

US_Bikeshare Udacity Project美国Bikeshare 此存储库旨在在Udacity纳米级“使用Python进行数据科学编程”中管理我的项目“ US Bikeshare”。 bikeshare.py：这是主文件，其中包含用于过滤测试数据的所有功能 其他.py文件：所有其他.py文件仅出于开发原因而在bikeshare.py中开发所需的子功能

纠缠并分析数据 介绍 现实世界中的数据很少是干净的。 使用Python及其库，您将以各种格式从各种来源收集数据，评估其质量和整洁度，然后对其进行清理。 这称为数据整理。 您将在Jupyter Notebook中记录您的艰苦努力，并通过使用Python（及其库）和/或SQL进行分析和可视化来展示它们。 您将要处理（以及分析和可视化）的数据集是Twitter用户@dog_rates的推文存档，也称为WeRateDogs。 WeRateDogs是一个Twitter帐户，通过对狗的幽默评论为人们的狗评分。 这些评级的分母几乎总是10。但是，分子是多少？ 几乎总是大于10。11/ 10、12 / 10、13 / 10等。为什么？ 因为“他们是布伦特的好狗”。 WeRateDogs拥有超过400万的追随者，并已获得国际媒体的报道。 WeRateDogs下载了他们的Twitter存档，并通过电子邮件