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This lecture series gives comprehensive overview of the broad field of advanced radar systems, signal and data processing. The series starts with a lecture by U. Nickel in which the basic and fundamental of signal processing for phased array radar and their problems with grating lobes, ambiguities, and angle estimation for instance. The lecture “Advanced target tracking techniques” by W. Koch gives a short introduction to the principle of target tracking and several approaches are discussed for sequential track extraction and for phased-array radars. In the third lecture P. Berens gives an introduction to the synthetic aperture radar (SAR). T. Johnsen provides an overview of bi- and multistatic radar and their associated problems like synchronization, timing, and signal processing. The second lecture of U. Nickel focuses on the problem of adaptive array signal processing and provides the fundamental understanding for the next two lectures. The focus of these lectures, presented by W. Bürger, is on space-time adaptive processing. In his second lecture P. Berens continues with the topic of the synthetic aperture radar and expands the presented techniques to wideband SAR and multichannel SAR/MTI systems. W. Koch’s second paper focuses on sensor data and information fusion, which is essential to extract key-information for the final judgement using several sensors. In summery, this Lecture Series presents a unique overview of the state of the art of advanced radar and the associated signal and data processing research. It offers a variety of material for all those being involved in this scientific area, e.g. students, university teachers, researchers, industrial system designers, and military users.

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波网 实现，用于音频源分离。 对于（改进的）Pytorch版本，请单击。 对于Tensorflow 2 / Keras中的第三方实施（不是我本人），请单击。 听的例子 听人声的分离结果和多仪器分离结果 什么是Wave-U-Net？ Wave-U-Net是一种适用于音频源分离任务的卷积神经网络，直接在原始音频波形上工作，中。 Wave-U-Net是U-Net架构对一维时域的一种改编，可以执行端到端音频源分离。 通过一系列涉及一维卷积的下采样和上采样块以及下采样/上采样过程，可以在抽象和时间分辨率的多个尺度/级别上计算特征，并进行组合以进行预测。 有关网络体系结构的摘要，请参见下图。 参加SiSec分离竞赛 Wave-U-Net还以提交和的参加了，并取得了良好的性能，特别是考虑到我们使用的数据集与许多其他提交相比所使用的有限数据集，尽管端到端数据处理更为耗时（我们还必须从数据中学习频

ICP实施 此任务的主要任务是从初始重叠区域开始，尽可能使两个3D几何图形对齐。 一种获得良好结果的广泛使用的算法称为“迭代最近点”（ICP）。 该算法输出由旋转矩阵和平移矢量形成的刚性变换作为输出。 这是为了解决最小化问题而完成的，其中最小化的误差定义如下： 其中p_i是我们要尝试保留的点，而q_i是参考点。 此外，R是我们要查找的旋转矩阵，而t是平移矢量。 当我们想计算最接近的点以匹配两次扫描时，而不是强行强制进行具有O（n ^ 2）复杂度的计算时，可以通过使用将点存储在其中的KD-tree数据结构来大大提高速度基于它们在空间中位置的树。 请注意，K表示点所在的维数，在这种情况下，我们有3D树。 因此，最近邻居搜索的时间复杂度下降为O（log（n））。 ICP的改进 二次抽样 一个非常直接的改进是尝试不使用两次扫描中的所有点。 有两种方法可以正确地对两个扫描进行二次采样，特别是一

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