matlab匹配滤波代码lesTools 用于大涡模拟的亚网格规模模型的构建和评估的工具箱 关于 lesTools是MATLAB脚本的工具箱，可帮助构建和评估用于大涡流湍流模拟的子网格规模模型。 当前， lesTools包含两个模块： 流量统计模块; 近壁缩放模块。 flowStats 研究基于湍流速度梯度的物理量统计行为的工具 关于 flowStats模块是一个工具，可用于研究基于湍流速度梯度的物理量的统计行为。 这样，该模块可用于估计用于大涡模拟的子网格规模模型的模型常数。 背景 大涡模拟是湍流行为数值预测的有力方法。 在大涡模拟中，显式计算了流动中的大尺度运动，而小尺度运动的影响则使用亚网格尺度模型进行建模（例如，参见Sagaut []和Pope []的专着）。 但是，一旦确定了一个或多个模型常数的值，大多数子网格规模的模型只能用于实际的大涡模拟中。 可以使用简单的耗散参数来估算涡流粘度模型的模型常数。 人们要求由于涡流粘度模型而产生的平均子网格耗散必须与Smagorinsky模型[，，，]的平均耗散相匹配。 例如，可以使用来自实验或数值模拟的均质各向同性湍流的速度场来计算子网格

matlab匹配滤波代码首先进行行人检测 方法 1。 我只是在此视频上使用了示例MATLAB代码，并获得了以下结果。 该算法如何工作？ 运动对象的检测使用基于高斯混合模型的背景减除算法。 将形态学运算应用于所得的前景蒙版以消除噪声。 最终，斑点分析检测到可能与运动对象相对应的已连接像素组。 检测与同一物体的关联仅基于运动。 每个轨道的运动由卡尔曼滤波器估计。 该过滤器用于预测轨道在每个帧中的位置，并确定将每个检测分配给每个轨道的可能性。 轨道维护成为此示例的重要方面。 在任何给定的帧中，一些检测可以分配给轨道，而其他检测和轨道可以保持未分配。 使用相应的检测更新分配的轨道。 未分配的轨道被标记为不可见。 未分配的检测将开始新的轨道。 每条磁道都会记录连续帧的数量，而这些帧仍未分配。 如果计数超过指定的阈值，则该示例假定该对象离开了视野并删除了该轨道。 分析该方法似乎在行人彼此之间距离不太近的情况下效果很好。 由于它在随后的帧中使用连接的组件标签来跟踪对象，因此通常会将近距离的行人标记为单个对象。 因此不适合在拥挤的地方进行行人追踪。 2。 找到本文后，他们还对该视频进行了行人跟踪。 他

2．2 MIMO雷达的匹配滤波处理 对每个接收阵元收到的信号都用 个匹配 滤波器进行匹配滤波，即可分离出 个发射信号 所贡献的回波成份。由于各信号满足正交性，匹 配滤波可以用相关器来等效实现。 第 n个阵元收到的信号为 (t)=o：e—J(一 ) aTt(O)s(t)+ (t) (13) 用 S (t)(i=1，2，⋯， )与 (t)做相关进行 匹配滤波可以得到 个输出 rt+ = I (t)Si (t)dt (14) 0 式(14)中 ti是第 个距离单元的起始时间。则 n1= e—J( 一1) c O+ “nl 『 Z nl J] “c-n-1)~『。一 三1_。 ]c。+『 (15) (16) 即 Z ：oge—J( 一 a (0)Co+U (17) U 是第 n个阵元的噪声和信号向量的进行 相关处理得出的向量，将 Ⅳ个阵元的匹配滤波输 出Z1，2：2，⋯，ZⅣ组成MN维列向量 Z = Z1 ： ● ZN a (0) e—j a ，(0) e-j(Ⅳ一 ) a (0) 匹配滤波在具体实现时，除时域求相关外，也 可以采用频域处理来实现，如图2所示。 图2 MIMO雷达频域匹配滤波 2．3 MM O雷达的波束形成 对于 发Ⅳ收的 MIMO雷达，接收端匹配滤 波后有 MN个输出，由于各发射和接收单元的位 置是已知的，对这 MN个信号进行移相相加，则可 以在一个或多个方向上形成波束。 如在 P方向上形成接收波束，其输出为 Y(P)=b“(P)·Z (22) 其中 b(P)=a，(肛) a (P) (23) 当 P=0时，，，(p)输出有峰值，表示有 目标。 匹配滤波及 DBF如图 3所示。若在 Ⅳ个方 向上形成接收波束，各波束的输出分别为 Y(P )， _y(II2)，⋯，Y(PⅣ)，若在 P 的方向上有 目标，则会 出现峰值。 ＼ ⋯ ＼ z 2 二|! z l !! Z1 Z2 y(p )=b“(p ． )·z (p )=b“(p )·z y(p )=b“(p )·z 图3 MIMO雷达的波束形成 ) 一 1 一 Ⅳ e 一 e

脉冲压缩雷达仿真，包含五个matlab程序，雷达分辨率仿真，信号加窗，旁瓣抑制分析，讲解pdf

matlab匹配滤波代码多目标MI-ACE和MI-SMF： 多目标多实例自适应余弦估计器和光谱匹配滤波器，用于使用不确定标记数据的目标检测 James Bocinsky，Susan Meerdink，Connor H.McCurley和Alina Zare 如果您使用此代码，请引用为： James Bocinsky，Susan Meerdink，Connor H.McCurley和Alina Zare。 （2020年，3月25日）。 GatorSense / Multi-Target-MI-ACE_SMF：初始版本（版本v1.0）。 Zenodo。 相关文章为：SK Meerdink，J。Bocinsky，A。Zare，N。Kroeger，CH McCurley，D。Shats和PD Gader。 审查中的IEEE TGRS中的“用于高光谱目标检测的多目标多实例学习”。 在此存储库中，我们提供了多目标MI-ACE和MI-SMF算法的论文和代码。 安装先决条件 此代码使用MATLAB Statistics和Machine Learning工具箱，MATLAB Optimization T

由于升余弦谱的平滑特性,因此设计实用的发送和接收滤波器来近似实现整个周期的频率响应是可能的,在信道是理想的特殊情况下,即C(f)=1, f≤W,有 ,式中,两者是两个滤波器的频率响应,对于双二进制信号,匹配滤波器在抽样瞬时的输出的表示

matlab匹配滤波代码3D重构工具箱，用于通过多台摄像机跟踪行为 什么是pose3d？ pose3d是在Matlab（马萨诸塞州纳蒂克的MathWorks Inc.）中实现的，用于使用DeepLabCut（DLC）或任何其他跟踪软件对2D跟踪的特征进行3D重建。 它提供了一个半自动化的3D重建工作流程，可指导用户完成相机校准，不失真，三角剖分以及诸如滤波等处理后步骤的工作，以减少异常值。 除了提供易于使用的工作流程外，我们实施中的关键组件是“ n”相机三角剖分功能，该功能使用户可以使用自动选择标准或最佳选择，从每个功能和时间点的最佳相机对中选择2D跟踪数据。使用所有摄像机的数据进行3D重建。 目录 为什么要pose3d？ 对于在不同环境中的许多物种进行的行为研究，无标记跟踪是一项至关重要的实验要求。 最近开发的工具箱利用基于人工神经网络（ANN）的计算机视觉，为科学实验提供了精确的无标记跟踪功能。 为了跟踪复杂的行为，例如图1中所示的3D中与对象交互的抓取，必须开发具有多个摄像机的实验装置。 此类系统的开发可在很大程度上受益于强大且易于使用的相机校准和3D重建工具箱。 为此，我们在M

线性调频信号，LFM信号，chirp信号，驻定相位原理（POSP），泰勒展开，Taylor展开，脉冲压缩，匹配滤波，sinc，分辨率，峰值旁瓣比，积分旁瓣比

摘　要：匹配滤波器因具有大的时间带宽积而在扩频和CDMA通信中受到极大重视，不仅作为快速捕获和RAKE分集等传统技术的最佳方案，而且在多用户检测、智能天线、多速率甚至是软切换等方面也都能发挥其优势；对匹配滤波器捕获的基本原理进行了研究并着重讨论了其多种FPGA实现结构。　　关键词：直接序列扩频；数字匹配滤波器；折叠滤波；部分相关　　20世纪80年代末90年代初，直接序列扩频码分多址（DS/CDMA）开始进入商用，宽带码分多址（BCDMA）的概念也相继提出，对具有大TW(时间带宽积，越大表明多址能力越强)值的匹配滤波器需求强烈，随着超大规模集成电路（VLSI）和逻辑可编程门阵列（FPGA）的发展

（2）先波束形成后匹配滤波的处理方法 采用先 DBF，然后再匹配滤波处理的系统框图如图3-9所示。