距离分辨率与方位分辨率 在侧视方向的分辨率—距离分辨率 rp=c  /2sin 脉冲持续期(脉冲宽度), 视角,c光速 越大(俯角(90-)越小), rp越小,分辨率越高 即:距离越近,距离向分辨率越低  理论上讲,斜距分辨率等于脉冲宽度的一半
2022-01-18 09:41:30 14.18MB 微波遥感
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SKW77是一款大功率wifi路由器方案模块。该模块兼容802.11b/g/n,射频采用2x2 MIMO,最高速率可达300Mbps。模块内部集成了双路PA和LNA,每路发射输出功率可达+28dBm以上。空旷地带有效数据传输距离可达1000米以上,用户利用它可以轻松实现远距离数据传输功能。 该模块采用52pin双排插针方式,外部需提供+5.0V和+3.3V两路电源,分别给外置PA和主系统供电。模块自带操作系统,可以使用网页配置以达到方便快捷的联网工作。 该模块接口支持USB、I2S、UART、SDIO、WAN、LAN、LED。外置设备支持USB从设备,如U盘、USB摄像头等;支持SD存储卡;支持I2S设备;支持1WAN口和2LAN口。 通过USB口也可以和4G模块连接,进行4G转wifi! 该模块自带散热片,工作环境温度可到-20℃至+60℃。 产品特性 操作电压:+5.0V和+3.3V; 最大工作电流 :540mA/5.0V;280mA/3.3V; 工作模式:路由模式、中继模式、AP client模式; 接口提供USB、I2S、SDIO、UART、WAN、LAN、LED; 支持U盘、USB摄像头、SD存储卡; 多种配置方式:模块内置WEB配置服务器,或命令配置; 通过网页升级系统;
2022-01-17 16:07:14 542KB WiFi模块 大功率WiFi模块 SKW77
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复杂网络,总节点数为N; m子网络,定义为任意m个节点所组成的网络拓扑; 从最简单的情形m = 2 开始,考虑m子网络的网络最短距离; m子网络的网络最短距离,定义为: 复杂网络中m个子节点(总节点数N) ,能形成彼此连通的最短网络路径长度;
2022-01-16 19:09:00 12.22MB python
STM32F407单片机读写 US-100超声波测量距离和温度串口屏显示DEMO软件例程源码,可以做为你的学习和设计参考。 int main(void) { /* 复位所有外设,初始化Flash接口和系统滴答定时器 */ HAL_Init(); /* 配置系统时钟 */ SystemClock_Config(); /* 初始化串口并配置串口中断优先级 */ MX_DEBUG_USART_Init(); US100_USARTx_Init(); HMI_USARTx_Init(); /* 启用串口接收监听,有数据则进入中断回调 */ HAL_UART_Receive_IT(&husartx,&aRxBuffer1[0],2); /* 无限循环 */ while (1) { if( HAL_UART_Transmit(&husartx,&aTxBuffer1[0],1,0xFFFF)==HAL_OK); { flag1=1; HAL_Delay(1000); } if( HAL_UART_Transmit(&husartx,&aTxBuffer2[0],1,0xFFFF)==HAL_OK); { flag2=1; HAL_Delay(1000); } } } /** * 函数功能: 接收中断回调函数 * 输入参数: 无 * 返 回 值: 无 * 说 明: 无 */ void HAL_UART_RxCpltCallback(UART_HandleTypeDef *UartHandle) { if (flag1==1) { uint16_t temp; temp=aRxBuffer1[0]*256+aRxBuffer1[1]; printf("测量的距离为:%dmm\n",temp); HMI_value_setting("page1.net.val",temp*10); flag1=0; HAL_UART_Receive_IT(&husartx,&aRxBuffer1[0],1);
该代码是基于MATLAB 2019b编写的反距离加权函数(全局变量),代码中设置的影响级为-1,与ArcGIS不同:-2的影响级以及周围12个点进行反距离加权
2022-01-14 17:19:01 764B 反距离加权 MATLAB
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多个点到多个点的距离计算
2022-01-14 14:16:51 2.04MB 距离计算
excel可以根据身份证号码,根据男女退休年龄不同,自动算出距离退休一个月内提醒标记,在年龄上标记红色。
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详细讲解了图像分割的概念和原理,距离变换和分水岭介绍。相关API介绍、使用讲解和处理流程描述。此工程是Demo,用的OPENCV3.3
2022-01-14 11:21:11 47.96MB OPENCV IMAGE
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高光谱图像分类:在Matlab中使用朴素贝叶斯,最小Eucleidian距离和KNN进行高光谱图像分类
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雷达目标的产生与检测 这是Udacity传感器融合纳米度的第三个项目。 我计算了距离多普勒地图(RDM),以确定目标的位置和速度。 下图是该项目的布局。 雷达规格 工作频率:77 GHz fc = 77e9 最大射程:200 m maxRange = 200 范围分辨率:1 m rangeResolution = 1 最大速度:100 m / s maxV = 100 CFAR参数 在两个维度上的训练单元数 Tr = 12 Td = 10 在两个维度上的守卫单元数量 Gr = 5 Gd = 5 将阈值偏移SNR值(以dB为单位) offset = 6
2022-01-11 19:59:31 167KB MATLAB
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