Linux默认安装并不安装sar.可以在安装光盘中找到RPM安装包。sysstat-9.0.4-20.el6.i686.rpm
2023-05-23 16:00:11 218KB sar linux centos java
1
毫米波雷达,sar图像处理,Matlab函数,点云图像,轨迹跟踪
2023-05-18 17:22:57 13.66MB 图像处理 matlab sar图像识别 点云图像
1
合成孔径雷达原理(SAR).ppt
2023-05-06 23:00:00 768KB 雷达
1
高分三号(GF-3)原始影像数据参数详细说明
2023-04-25 16:07:03 17KB SAR
1
用恒虚警算法CFAR实现海面sar图像目标检测的matlab代码(With the constant false alarm algorithm CFAR implementation to the surface of the SAR image target detection of matlab code )
2023-04-23 20:05:32 290KB matlab 算法 目标检测 源码软件
一、前言 此示例演示如何创建和训练一个简单的卷积神经网络,以使用深度学习对 SAR 目标进行分类。 深度学习是一种强大的技术,可用于训练健壮的分类器。它已经在从图像分析到自然语言处理的不同领域显示出其有效性。这些发展对SAR数据分析和SAR技术具有巨大的潜力,正在慢慢实现。SAR相关算法的一项主要任务一直是目标检测和分类,称为自动目标识别(ATR)。在这里,我们使用一个简单的卷积神经网络来使用深度学习工具箱对SAR目标进行训练和分类。 深度学习工具箱提供了一个框架,用于设计和实现具有算法、预训练模型和应用程序的深度神经网络。 此示例演示如何: • 下载数据集。 • 加载和分析图像数据。 • 数据的拆分和扩充。 • 定义网络体系结构。 • 训练网络。 • 预测新数据的标签并计算分类精度。 为了说明此工作流程,我们将使用空军研究实验室发布的移动和静止目标获取和识别 (MSTAR) 混合目标数据集 [1]。我们的目标是开发一个模型,根据SAR图像对地面目标进行分类。 二、下载数据集 此示例使用的 MSTAR 目标数据集包含来自 8688 个地面车辆的 7 个 SAR 图像和一个校准目标。
2023-04-23 17:04:01 1.73MB SAR 目标分类 深度学习 matlab
sapjco3最新版: jdk1.8 Windows64位 AMD平台下能正常使用 包含amd平台下的jar和dll文件 包含linux下全部的jar和dll文件 包含windows下全部jar和dll文件
2023-04-21 16:42:21 38.61MB sapjco3.dll sapjco3.jar sapjco3.sar sapjcorfc.dl
1
自定义函数
2023-04-20 20:23:00 11KB SAR
1
最大类间方差OTSU实现阈值分割,用MATLAB编写,用于SAR图像分割
2023-04-16 20:44:21 1KB matlabsar阈值 阈值分割; OTSU sar图像
SAR成像经典算法,文档包含RD算法原理、程序、运行结果等
2023-04-16 15:10:01 95KB RD算法
1