多普勒频谱

当前话题为您枚举了最新的多普勒频谱。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

SZU大学物理多普勒实验详解
深圳大学(SZU)大学物理课程中的多普勒效应实验通过波源与观察者相对运动引起的频率变化,深入探讨此物理现象。实验包括详细的实验目的、原理解释、所用设备与材料清单、具体操作步骤、数据记录与处理,以及结果分析与结论讨论。通过这一实验,学生能够理解多普勒效应的理论,并提升实验和数据分析能力。
短时频谱-检测
在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本,可用于共同学习。
Matlab中微多普勒代码优化——个人简历
张仁远,狮子座,电子与计算机工程博士候选人,就读于亚利桑那州图森市大学。联系方式:电话 (520) 878-8630,邮箱 ryzhang@email.arizona.edu。LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/zrmaker/ GitHub: zrmaker。专注于汽车雷达、雷达信号处理和自动驾驶,寻求全职机会。预计于2019年5月毕业。研究兴趣包括雷达信号处理、微多普勒特征、传感器融合和非相干传感器。
MATLAB频谱分析的代码
基于MATLAB的频谱分析代码已经开发完成。
Matlab 哈希代码:频谱散列
这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是,Python 和 Matlab 在计算特征向量时,可能会得到符号相反的结果,进而导致生成的二进制哈希码不同。然而,无论是 Python 还是 Matlab,hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号,来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。
MATLAB双频谱分析工具
这个工具专为用户提供对输入信号s进行双频谱分析,并生成二维和三维图像的功能。通过该程序,用户可以深入分析信号的频谱特征,帮助理解信号的频谱结构和相关属性。
基于Matlab的CR频谱感知算法实现
这个程序实现了基于能量检测的CR频谱感知算法,简单易懂,有助于深入理解该算法的原理与应用。
认知网络与动态频谱接入技术
认知网络(Cognitive Networks)和动态频谱接入(Dynamic Spectrum Access)是当前无线通信领域的研究热点之一。随着无线设备数量的快速增加和频谱资源的紧张,如何有效管理和利用有限的频谱资源成为一个紧迫问题。认知无线电技术作为新兴技术,通过自适应感知环境并智能调整操作参数,以提升频谱利用率。探讨了认知无线电的基本概念、应用场景及其在多节点认知网络中的发展和关键技术挑战,还介绍了智能算法在认知引擎开发中的应用和规则制定的重要性。
运动物体GPS跟踪优化Kalman滤波消除多普勒频移影响
随着物体运动状态下技术的发展,我们采用Kalman滤波方法来优化GPS跟踪过程,特别是消除多普勒频移对准确性的影响。我们的程序使用Matlab编写,适用于提高运动物体的跟踪准确性。
动态频谱接入认知无线电
下一代动态频谱接入认知无线电