雷达信号分选

本文介绍了基于K-Means算法的雷达信号预分选算法，首相对传统K-Means算法不足进行分析，然后提出相应的解决方案

1、 基本功能 （1）对被测三极管β值的测量范围为150～350，并可数字显示，待测三极管为空时显示0； （2）β值的分选范围为：150≤β≤250，250<β<350两档，对应的档位编号分别是1和2，并用一个数码管显示其档位； （3）当被测三极管的β≥350时，并产生闪光报警； （4）设计电路所需的电源。 2、拓展功能 （1）用声控表示不同的档位：用800HZ和1KHZ的音响表示 档位； （2）其他功能的设计。

选用低频小功率NPN管，测量直流电流放大系数； （1）β值的分档要求：50~80 ，80~120，120~180 ，180~270 ，270~400 ，对应的分档号分别用1、2、3、4、5表示，并用数码管显示； （2）对应的色标分别是绿、蓝、紫、灰、白； （3）β值不在上述范围内的三极管，由数码管显示0来表示；

2020-2025年中国智能检测分选装备行业发展趋势预测与发展战略咨询报告.pdf

OMRON NJ锂电池测试分选程序，大型程序。思路逻辑清晰。新手学习一看就明白结构框架。包含雅马哈远程控制逻辑与雅马哈机器人通讯功能块。与上位机通讯功能块。

为了提高雷达调制信号在电子对抗环境中的分选准确度，建立了基于偏联系数模糊聚类(PCFCM)算法和教与学随机森林(TLRF)算法的雷达调制信号分选(PCFCM-TLRF)模型。该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。研究结果表明，与其他分选模型相比，PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度，能够有效地实现雷达调制信号的分选。

石英晶片外观缺陷自动分选系统使用ARM处理器作为主控制器，通过控制步进电机来实现对机械臂、料盘和出料桶的控制。采用ARM与PC机相结合的方式对石英晶片进行定位和分选，ARM控制器与PC机之间采用USB总线接口方式进行数据传输，显著提高了运行速度。经验证，本课题实现了对石英晶片自动分选设备的精确控制，其研究成果对于推动我国石英晶片自动分选设备的国产化具有重要的意义。

对pri变换算法进行优化 发表论文radar signal sorting based on PRI for large jitter 对应的代码 可以下载文献 对应理解

产生雷达信号，对雷达信号进行聚类分选，并比较分选结果