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1. 文字的居中 对于标准的markdown文本，是不支持居中对齐的。还好markdown支持html语言，所以我们采用html语法格式即可。 <center>这一行需要居中</center> 下面就是排版后的结果 这一行需要居中 2.文字的字体及颜色 2.1 字体更换 同样我们也需要遵照其标准的语 阅读全文
posted @ 2021-04-05 10:03
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目标到雷达的距离 可以通过测量电波往返一次所需时间 得到： 时间 就是回波相对于发射信号的延迟，因此，目标距离测量就是要精确测量延迟时 。 根据雷达发射信号的不同，测定延迟时间通常可以采用： 脉冲法 频率法 相位法 一，脉冲法测距 1，基本原理 有两种定义回波到达时间 的方法：一种是以目标回波脉冲的 阅读全文
posted @ 2021-04-04 13:09
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posted @ 2021-04-04 13:05
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一，雷达方程 1，基本雷达方程 理想无损耗、自由空间传播的单基地雷达方程。 接收回波功率（假设信号从天线方向图最大增益处发射、接收，并且不考虑传输损耗）： 上面的$\delta$其实就是$\sigma$. 表示雷达天线有效接收面积。 接收到的回波功率 必须超过最小可检测信号功率 ，雷达才能发现目标， 阅读全文
posted @ 2021-04-03 16:02
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posted @ 2021-04-03 15:50
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一、组成和主要质量指标 任务：不失真地放大所需的微弱信号(目标的回波信号)，抑制不需要的其他信号。 其他信号包括： 噪声（noise）：无意的； 干扰（jamming）：一般认为是有意的； 杂波（clutter）：近地物，如山川、海浪的回波。 我们通常所说的信号，一般是指真正的目标回波。 1、超外差 阅读全文
posted @ 2021-04-02 09:38
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posted @ 2021-04-02 09:29
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一、任务和组成 任务：产生大功率特定调制的射频调制信号。 这里说的特定调制，主要包括：振幅调制、频率调制和相位调制。 1、振幅调制 （1）连续波信号 （2）脉冲信号 2、频率调制 （1）固定载频 （2）频率分集 （3）频率编码：脉宽分几段，每一段频率有所不同。 （4）线性调频：（LFM，chirp） 阅读全文
posted @ 2021-03-31 20:35
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posted @ 2021-03-31 14:26
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一、基本雷达方程 雷达基本方程（理想无损耗自由空间传播的单极地雷达方程），也叫做最大作用距离方程。雷达探测目标过程如下图所示。 \(R_{max}\)：雷达探测的最远距离 ：雷达发射机发射信号的功率。 ：发射天线增益，这里假设目标与雷达天线的连线正好穿过天线方向图最大增益处。 ：接收天线增益，假设天 阅读全文
posted @ 2021-03-30 13:24
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posted @ 2021-03-30 13:22
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posted @ 2021-03-30 10:56
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博客园怎样在Markdown编辑模式下调整图片大小 首先添加完图片的格式是这样的: 将其改为↓ <img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1413127/202008/1413127-20200806093208191-1038167115.png" wi 阅读全文
posted @ 2021-03-30 10:51
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雷达原理 一、概念 radar->radio detection and ranging无线电探测和测距 雷达是radar的音译 雷达发射的是电磁波信号 雷达探测目标原理如下图所示 雷达发射机产生射频信号，经雷达发射天线辐射到空间，当电磁波遇到目标发生反射，回波信号经雷达接收天线，到达接收机，经接收 阅读全文
posted @ 2021-03-30 10:43
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行内公式 $ f(x) = a+b $ >>> 行间公式 $$ f(x) = a+b $$ >>> 手动编号 $$ f(x) = a - b \tag{1.1} $$ >>> 根号、分式 命令：\sqrt表示平方根，\sqrt[n]表示n次方根，\frac表示分式 $$\sqrt{x} + \sqr 阅读全文
posted @ 2021-03-29 10:27
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载入训练好的模型并且进行预测 代码： import torch import numpy as np import torchvision #torch的视觉包 import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms 阅读全文
posted @ 2021-03-28 20:35
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利用卷积神经网络对MINIST数据集进行训练 代码： import torch import numpy as np import torchvision #torch的视觉包 import torchvision.datasets as datasets import torchvision.tr 阅读全文
posted @ 2021-03-28 11:19
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多层感知机 代码： import torch import numpy as np import torchvision #torch的视觉包 import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as trans 阅读全文
posted @ 2021-03-28 10:40
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对对MNIST数据集进行训练 代码： import torch import numpy as np import torchvision #torch的视觉包 import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms 阅读全文
posted @ 2021-03-28 10:27
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原理： C++代码（灰度图像）： //TP Inpaint #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/core/ 阅读全文
posted @ 2021-03-27 13:58
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Backward反向传播 import torch import numpy as np import torchvision #torch的视觉包 import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as tr 阅读全文
posted @ 2021-03-27 12:49
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softmax中dim维度这个参数的取值 准则是dim等于多少就是，该索引维度数据可以变化，dim=0, 二维 索引 [0,0]+[1,0]+[2,0]，三维度 [0,0,0]+[1,0,0]+[2,0,0]，dim=1,[0,0]+[0,1]+[0,2] 代码： import torch impo 阅读全文
posted @ 2021-03-25 22:18
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构造线性模型 code： import torch import numpy as np import torchvision #torch的视觉包 import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as tr 阅读全文
posted @ 2021-03-25 11:35
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利用transform做数据增强 https://zhuanlan.zhihu.com/p/54527197 import torch import numpy as np import torchvision #torch的视觉包 import torchvision.datasets as da 阅读全文
posted @ 2021-03-24 11:00
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先在自己的路径下创建文件夹 然后把自己想要放进去的图片放进去 import torch import numpy as np import torchvision #torch的视觉包 import torchvision.datasets as datasets import torchvisio 阅读全文
posted @ 2021-03-24 08:54
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pytorch里面有很多数据集 首先在百度输入 pytorch 然后打开官网 然后搜索 torchvision 然后 然后 点开具体的数据集 然后导入的时候 输入 mnist数据集下载地址 https://blog.csdn.net/qq_23096723/article/details/80982 阅读全文
posted @ 2021-03-22 20:25
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posted @ 2021-03-22 20:23
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tab键一般为4个空格 单行注释用# 多行注释用''' 较长的句子可以用\连接 定义多点坐标 绘出折线 并计算起始点和终点距离 import turtle import numpy as np x1=y1=100 x2,y2=100,-100 x3,y3=-100,-100 x4,y4=-100,1 阅读全文
posted @ 2021-03-22 11:02
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返回特定像素的RGB值 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('color_image.jpg') px = img[10, 50] print(px) blue = img[10, 50, 0] print(blue) green = img 阅读全文
posted @ 2021-03-21 15:05
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原理： C++代码（灰度图像）： #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #in 阅读全文
posted @ 2021-03-20 22:39
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原理： C++代码（灰度图像）： //CDD Inpaint #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/core 阅读全文
posted @ 2021-03-20 21:22
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原理： C++代码（灰度图像）： //#define OPENCV_TRAITS_ENABLE_DEPRECATED #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <opencv2/highgui/highgui 阅读全文
posted @ 2021-03-20 21:16
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原理： C++代码（灰度图像）： #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #in 阅读全文
posted @ 2021-03-20 20:48
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读取图片 灰度化 保存图片 import cv2 as cv img=cv.imread('lena.png')#不能有中文 gray_img=cv.cvtColor(img,code=cv.COLOR_BGR2GRAY)#转为灰度图 cv.imshow('input image',img)#inp 阅读全文
posted @ 2021-03-11 17:49
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信号：频率为3Hz，采样间隔为0.02s的振动，振动振幅为0.5，初相为1，采样长度为5s dt=0.02; %采样间隔 f=3; %采样频率 t=0:dt:5; %采样长度 振动持续时间 x=0.5*sin(2*pi*f*t+1); %信号 plot(t,x) xlabel('时间/s') yla 阅读全文
posted @ 2021-03-08 13:00
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anaconda镜像网站 https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/ 使用Pytorch tensors来创建前向神经网络，计算损失，以及反向传播 一个Pytorch Tensor很像一个numpy的ndarray。但它和numpy ndarray最大 阅读全文
posted @ 2021-03-07 18:33
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#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/core/ 阅读全文
posted @ 2021-02-21 23:27
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#include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; void main() { //读取图片 Mat image = imread("1.png"); imshow("ro 阅读全文
posted @ 2021-02-20 10:26
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#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/core/ 阅读全文
posted @ 2021-02-20 09:21
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from tkinter import * from tkinter import messagebox root=Tk() btn01=Button(root)#把按钮放在窗口里面 btn01['text']='点我就送花' btn01.pack()#压缩一下 def songhua(e): #e 阅读全文
posted @ 2021-02-07 14:45
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