针对传统混沌雷达对多目标测距困难的问题,提出了一种建立在解析解系统上的混沌雷达多目标测距方法。该方法使用解析解混沌系统中的连续信号作为雷达发射信号,并把解析解混沌系统中的二值离散序列经移位寄存器保存在雷达接收端,通过保存的二值离散序列能够准确重构雷达发射信号模板。使用该模板和回波信号进行匹配滤波,通过匹配滤波输出信号的峰值得到待测目标的距离。该方法能够在-10 d B信噪比条件下实现多目标测距,且雷达接收端因为只需保存二值离散信号所以需要的存储空间小,实现过程成本低廉。仿真实验验证了提出方法的有效性。

Gabor变换的中文书籍，值得一看！浅显易懂。

中值滤波器是一种非线性数字滤波技术，常用于通过拉普拉斯分布去除噪声。 中值滤波器的主要思想是逐个条目遍历信号条目，用相邻条目的中值替换每个条目。 邻居的模式称为“窗口”，它在整个信号上逐项滑动。

在工厂和工作场所，有很多情况下，人们可以通过视觉读取仪表值，但越是连续执行，工人的负担就越大，并且可能会发生人为错误。有许多基于规则的图像处理工作，但要创建可在任何环境中使用的稳健算法并不容易。 在此示例代码中，相机获取的仪表值是使用深度学习来预测的。这是自定义用于回归图像判断的训练过的 CNN (AlexNet) 并将仪表值（连续值）应用于读数的示例。 AlexNet 的训练网络可在此处获得。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-deep-learning-toolbox-model-for-alexnet-network [Keyward]图像处理、计算机视觉、深度学习、机器学习、CNN、IPCV演示、深度学习、机器学习、回归、回归、迁移学习

此代码将创建一个图形用户界面。 您可以使用它来解决线性插值问题。

利用java反射调用实现对字符串的解析，成功调入函数，并且返回值

PWM初始生成1khz（可调）信号，通过定时器3设置采样频率为280khz（可调）对PWM方波进行采样，并对采样后序列进行FFT谐波分析，通过分析谐波频率计算出1次、3次和5次谐波的幅值，并通过串口打印出来。通过串口3和蓝牙通信，实现手机控制PWM输出频率。信号频率和采样频率的设置应服从采样定理。实验发现信号频率较低时（小于20khz）可以采集到完整的5次谐波。信号频率较大时（100khz左右）只能计算出1次谐波和3次谐波。如果提高采样频率，性能应该还会进一步提高。

IIR 通过插值增加图像的大小B= IIR(inputfile,f) 返回存储在文件 'inputfile' 中的图像，分辨率在两个维度上都增加了因子 f。 'filename' 必须是有效的图形文件（jpg、gif、tiff 等）。 它可以是灰度或彩色。 参数“ f”是尺寸增加率，因此增加50％ 使用 f= 1.5，将尺寸加倍（在每个维度上）使用 f= 2。 附加参数： B= IIR(A,f,'Display','off') 消除了原始图像和修改后图像的显示。 默认“开” B= IIR(A,f,'Method',method) 允许在五种插值方法之间进行选择：线性、样条、pchip、三次或 v5cubic。 'method' 必须是字符串字符。 默认'线性' 例子： B= iir('myimage.jpg',2); 截图显示分辨率增加3的效果。原始尺寸：600x402。 之后：24

图像处理的基础代码，也是C语言代码规范的模板，经过测试。

自己总结pmp挣值分析，可以帮助备考同学学习