matlab的egde源代码mstar_deeplearning_project 该资源库是我的毕业项目，涉及使用深度学习方法在公共MSTAR上对雷达目标进行分类，检测和识别。 主要框架基于caffe和fast-rcnn，使用matlab接口进行了一些修改。 此外，最近还有一个关于我的毕业设计的文章，涉及FPGA上的网络加速。 先决条件 该项目应该在win7或更高版本上运行。 在运行项目之前，请检查您的PC是否支持Nvidia GPU计算以及6.1的计算功能（如GTX1080和cuda v8.0）以及某个更高版本的Matlab（如Matlab 2015b）。 此外，还需要python3.5，我建议您直接安装Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe并将其添加到系统路径。 由于存储库是发行版本，因此不需要其他安装和编译。 您还可以通过编译和自行进行更改。 git clone :hunterlew/mstar_deeplearning_project.git 分类 工作的第一部分集中在标准MSTAR数据集上的10类雷达目标分类上。 为了避免过拟合，我使用随机裁剪完

mstar_with_machine_learning 先决条件 该存储库使用python 3.6和scikit-learn API给出了带有机器学习的公共MSTAR数据集上的SAR ATR的示例。 建议直接安装Anaconda 3，它提供了numpy，matplotlib和scipy等常见软件包以及scikit-learn。 说明 该示例支持大多数机器学习方法的实现，包括逻辑回归，神经网络，支持向量机等。 为了减少计算量，它使用主成分分析来减少特征。 数据处理和模型声明分别在data.py和model.py中定义。 当然，您可以添加您自己的操作。

MStar Debug Tools 驱动， 专治打开工具显示找不到设备:) Windows7 64位实测有效！

MSTAR提供给第三方开发使用的SDK的API文档！适合第三方的开发者！ 具体包含如下文档： mobile_xsystem_Backtrace_Analysis_apn.pdf mobile_xsystem_Extract_Backtrace_ugd_v02.pdf mobile_xsystem_ref_api_itf_v018.pdf mobile_xsystem_ref_api_ug_v05.pdf

MSTAR目标检测SAR数据集汇总，内涵2G数据，baidu网盘下载

SIGEMASTAR/Mstar产品介绍

软件介绍: 安装这个MStar Debug Tools 驱动后，能够解决打开工具显示找不到设备问题，支持32位及64位 Windows7/2008等系统！amd64i386Staticftd2xx.hftdibus.catftdibus.infftdiport.catftdiport.infftbusui.dllftcserco.dllftd2xx.dllftd2xx.libftdibus.sysftlang.dllftser2k.sysftserui2.dll

mstar系列ROM解包打包工具，用于乐视超级电视系统ROM的打包解包，定制ROM必备。

6M16_datasheet,主要介绍其各种规格

Mstar 官方最新版EDID编辑工具，支持EDID1.3和V1.4， 支持HDMI2.0，支持4K分辨率 支持3840x2160分辨率