定位matlab代码 SAR, Synthetic Aperture Radar 合成Kong径雷达 这是我在研究生期间学习 SAR/InSAR/PolSAR 等相关领域时编写的Matlab代码（仿真、实验）以及一些总结。毕业后已经离开这个领域了，所以也不会再有新东西更新了（更新到此结束），哈哈哈。 记得之前读研时，网上这个领域的开源代码和材料等是很少的（论文倒是不少。不过SAR这个领域本身就挺小众，而且个人感觉入门门槛还是比较高的），什么东西都要自己一点点摸索。所以我把读研期间的一些东西整理并分享出来，如果能有一点参考价值，也就是这个项目的意义了。 关于 SAR 成像算法的学习和仿真，主要是两个经典算法，距离多普勒算法即 RD 算法，chirp scaling算法即 CS 算法；仿真包括点目标仿真，以及对Radarsat-1数据的成像处理。简略版本可见仓库： （仅给出了RD和CS算法的代码）。本仓库中进行了分类，给出了一些实验报告和总结； 关于 InSAR 即干涉SAR的学习和仿真。主要是自己仿真了（生成回波原始数据并进行成像和干涉处理）两个场景，一个是平地场景，一个是圆锥场景。简略

Synthetic_Chinese_String_Dataset 中文识别数据集 3 for https://gitee.com/chenyang918/Lets_OCR

一个从开源项目 综合数据生成项目的指标 网址： ： 文档： : 仓库： : 执照： 发展状况： 概述 SDMetrics库提供了一组与数据集无关的工具，用于通过将综合数据库与建模后的真实数据库进行比较来评估综合数据库的质量。 它支持多种数据模式： 单列：比较代表各个列的一维numpy数组。 列对：比较pandas.DataFrame列如何pandas.DataFrame关联（以2组为一组）。 单个表：比较整个表，以pandas.DataFrame表示。 多表：将以python dict表示的多表和关系数据集与以pandas.DataFrame传递的多个表进行pandas.DataFrame 。 时间序列：比较代表事件顺序的表格。 它包括各种指标，例如： 使用统计检验比较实际和合成分布的统计量度。 使用机器学习来尝试区分真实数据和合成数据的检测指标。 效能

在过去的几十年中，对快速机动目标进行成像一直是一个活跃的研究领域。 通常，实现具有多个元件的阵列天线以避免在合成Kong径雷达反演（ISAR）成像中涉及的运动补偿。 但是，与仅使用一根天线的ISAR成像系统中实现的复杂算法相比，由于硬件复杂性高，因此存在价格困境。 本文提出了一种具有两个分布式阵列的宽带多输入多输出（MIMO）雷达系统，以降低系统的硬件复杂性。 此外，给出了系统模型，等效阵列生产方法和成像程序。 与经典的真实Kong径雷达（RAR）成像系统相比，在我们的方法中有非常重要的贡献，因为可以获得许多附加的虚拟阵列元素，因此可以将较低的硬件复杂度纳入成像系统。 提供了数值模拟以测试我们的系统和成像方法。

SMOTE：synthetic minority over-sampling technique.pdf

加入我们 什么是合成数据？ 合成数据是不是从现实世界事件中收集的人为生成的数据。它在不包含任何可识别信息的情况下复制了真实数据的统计组成部分，从而确保了个人的隐私。 为什么要合成数据？ 合成数据可用于许多应用程序： 隐私 消除偏见 天平数据集 增强数据集 ydata合成 该存储库包含与用于生成综合数据（特别是常规表格数据和时间序列）的对抗网络有关的材料。它包含一组使用Tensorflow 2.0开发的不同GAN架构。其中包括一个示例Jupyter Notebook，以说明如何使用不同的体系结构。 快速开始 pip install ydata-synthetic 例子 在这里，您可以找到用于综合表格数据的程序包和模型的用法示例。 信用欺诈数据集 库存数据集 项目资源 合成GitHub： ： 综合数据社区松弛： 在此存储库中，您可以找到以下GAN架构： 表格数据 顺序数据

sar成像matlab代码 SAR, Synthetic Aperture Radar 合成Kong径雷达 这是我在研究生期间学习 SAR/InSAR/PolSAR 等相关领域时编写的Matlab代码（仿真、实验）以及一些总结。毕业后已经离开这个领域了，所以也不会再有新东西更新了（更新到此结束），哈哈哈。 记得之前读研时，网上这个领域的开源代码和材料等是很少的（论文倒是不少。不过SAR这个领域本身就挺小众，而且个人感觉入门门槛还是比较高的），什么东西都要自己一点点摸索。所以我把读研期间的一些东西整理并分享出来，如果能有一点参考价值，也就是这个项目的意义了。 关于 SAR 成像算法的学习和仿真，主要是两个经典算法，距离多普勒算法即 RD 算法，chirp scaling算法即 CS 算法；仿真包括点目标仿真，以及对Radarsat-1数据的成像处理。简略版本可见仓库： （仅给出了RD和CS算法的代码）。本仓库中进行了分类，给出了一些实验报告和总结； 关于 InSAR 即干涉SAR的学习和仿真。主要是自己仿真了（生成回波原始数据并进行成像和干涉处理）两个场景，一个是平地场景，一个是圆锥场景

Synthetic_Chinese_String_Dataset 中文识别数据集 1 for https://gitee.com/chenyang918/Lets_OCR

Synthetic Aperture Sonar A Review of Current Status.pdf

With the advent of powerful digital signal processing algorithms, both multidimen­sional signal analysis and reconstruction in imaging systems may now be formulated via more concrete theoretical principles and foundations. These theoretical founda­tions, which were deemed to be impractical for implementation in realistic imaging systems, not only can be used to develop accurate and computationally manageable reconstruction algorithms, but they also provide a new understanding of the informa­tion content of the signals that are utilized for image formation.