用来读取ipix雷达的实测数据 可以参考一下

海杂波背景下的分形特征，目标检测，赫斯特指数

加拿大McMaster大学公开的数据是1993年与1998年采集获得的，所收集的实测数据来自加拿大McMaster大学S. Haykin教授所在的通信研究实验室在1993年，利用IPIX雷达在加拿大Dartmouth海岸面对大西洋海面实际采集得到的数据集。在实际中，海杂波的形成机理非常复杂，海洋表面千变万化，模拟仿真得到的海面数据很难具有真实的实验价值。国内外的研究学者们通常对实测数据研究海杂波的特性，而鉴于IPIX雷达实测数据集的开源性，被广泛地应用于海面低可观测目标的探测问题及特性分析等，对海杂波相关的研究工作做出了巨大的贡献。我们也称IPIX雷达为智能像素处理雷达(Ice Multiparameter Imaging X-Band Radar)，它是一种全相干X波段雷达，其掠射角仅接近于1度。所采集的高分辨率回波数据具有极大的研究意义。不仅包括普通脉冲雷达的有关特征外，IPIX雷达还存在其他系统性能来适配海面环景，例如双线性极化，脉间发射极化切换，相干发射与接收，数字数据采集，内置校准，脉冲压缩，装备于雷达车而实现灵活的操作与更改，计算机控制等获得高分辨率。

关于IPIX雷达数据读取（cdf文件读取）和处理的相关程序，适用于matlab2010及更新的matlab版本，压缩文件里面有较详细程序说明。同时，本程序还涉及海杂波的分布拟合和观测。

为克服海杂波分形维数值估计需要较长的数据长度的缺陷,提出了基于扫描间积累的分形维数值估计方法。首先研究了几种常用的分维值估计方法,从分维值的定义出发证明了分段分维估计方法与连续数据估计方法的等价性,然后通过迭代算法求得分形维数估计值。仿真结果表明提出的方法降低了对雷达驻留时间的要求,并且具有较小的运算量,提高了微弱目标的检测性能。该方法可以用于岸基对海雷达检测海表面微弱目标。

matlab lbp特征代码VFSVM 通过对 IPIX 数据集时间多普勒频谱中的视觉特征进行分类，在海杂波中检测小浮标 这是 - 的python实现。 要求 Python - 3.6.5 opencv-python 学习 NetCDF - 1.5.3 如何使用代码 步骤1 从 和 下载复杂序列的回报 我们重写 Python 代码以在“Load_IPIX_xxxx.py”中加载 IPIX 原始数据。 将连续返回转换为时间多普勒频谱 (TDS) 图像。 第2步 计算每个 TDS 图像的局部二进制模式 (LBP) 直方图。 第 3 步 用不纯的样本训练 v-SVM。 第四步 对到学习中心的距离进行排序。 选择距离最大的样本作为目标。 介绍 该算法在 中介绍，正在审查中。 一旦论文获准发表，我们将尽快发布所有代码。 现在我们已经发布了数据加载代码，这是根据IPIX网站上的Matlab版本重新实现的Python代码。 文具馆 @misc{zhou2020smallfloating, title={Small-floating Target Detection in Sea Clutter vi

里面包括具体的IPIX实测数据读取操作步骤，包括下载数据的网站以及安装方法

行业分类-物理装置-一种IPIX雷达回波数据时频分析方法及系统.zip

关于IPIX雷达数据读取（cdf文件读取）和处理的相关程序，适用于matlab2010及更新的matlab版本，压缩文件里面有较详细程序说明。 同时，本程序还涉及海杂波的分布拟合和观测。 Provide the example of IPIX radar data reading (about CDF file) and handling, which applies to later matlab versions than 2010. There's a more detailed explanation inside the compressed file.

ipix雷达海面数据matlab stft分析，可以在一定程度上区分海面目标与海杂波