欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进个人主页海神之光代码获取方式海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式Matlab毕设Matlab毕设系列–说明期刊发表发表北大核心SCI不是梦⛳️座右铭行百里者半于九十。更多Matlab信号处理仿真内容点击①Matlab信号处理 进阶版②付费专栏Matlab信号处理初级版⛳️关注CSDN海神之光更多资源等你来⛄一、FFT数字频谱分析仪和脉冲压缩雷达信号一、参数配置结构体cfg用结构体统一存放雷达、场景、噪声、算法全部参数方便一键修改参数做对比实验雷达信号参数fc10GHzX 波段载频光速 c3e8m/s采样率fs200MHzLFM 带宽B50MHz脉冲时宽T10μs脉冲重复周期 PRI200μs相干积累脉冲数N_pulses16CPI 相干处理间隔目标场景参数3 个目标距离分别 1500m、1520m、3000mRCS 雷达截面积[1.0,0.8,1.5]m²径向速度[30,-20,0]m/s正代表远离雷达负代表靠近第三个静止目标噪声与杂波输入信噪比 SNR20dB杂波相对噪声功率 0.05杂波类型可选白杂波 / 非平稳杂波 / 无杂波。非平稳杂波用来模拟地杂波随距离衰减的特性。算法选择可切换波形LFM、相位编码 Barker 码、混合调制窗函数无窗、汉明、汉宁、布莱克曼、切比雪夫窗抑制脉冲压缩距离旁瓣CFAR 检测器单元平均 CA、有序统计 OS、最大选择 GO、固定阈值杂波滤波器MTI 动目标显示、多普勒滤波、自适应 LMS 杂波对消、不使用滤波Swerling 起伏模型0 (非起伏)、1、2、3、4模拟雷达目标 RCS 闪烁CFAR 专用参数保护单元cfar_guard4训练单元cfar_train10设计虚警概率 Pfa1e-4固定阈值备用参数FFT 与距离计算FFT 点数 NFFT1024自动计算波长、距离分辨率、最大不模糊距离。绘图全局设置设置 MATLAB 根绘图属性黑色背景 白色坐标轴文字深色主题绘图方便雷达动态范围可视化。打印框架信息输出波形类型、窗、CFAR 类型、Swerling 模型、距离分辨率、最大不模糊距离。二、Section1波形生成generate_LFM / PhaseCode / Hybrid根据cfg.waveform_type选择发射波形LFM 线性调频调频率 kB/T复指数线性调频信号加汉明窗轻微幅度锥削Barker13 相位编码BPSK 巴克码每个码片重复多个采样点生成相位编码信号Hybrid 混合波形LFM 波形 × Barker 相位编码同时兼具调频和相位编码特性。绘图波形时域实部、功率谱 PSD、瞬时相位图直观观察时频特征。三、Section2模糊函数计算compute_ambiguity模糊函数是雷达核心描述距离 - 多普勒耦合。遍历多个多普勒频移对每个多普勒频移的发射信号做自相关 xcorr输出二维模糊函数 AF横轴时延、纵轴多普勒绘制零多普勒切片距离剖面计算 3dB 距离分辨率验证理论距离分辨率。LFM 特点模糊图是斜脊距离多普勒耦合巴克码模糊图是钉型旁瓣固定。四、Section3回波信号仿真多目标 Swerling 杂波 噪声构建距离 × 脉冲二维回波矩阵rx_matrix行 距离门列 脉冲循环每一个发射脉冲逐个目标生成回波根据目标初始距离 径向速度计算每个脉冲时刻目标实时距离计算双程传播时延映射到采样点swerling_amplitude生成起伏 RCS 幅度Swerling0RCS 恒定不起伏Swerling1/3扫描间起伏一次 CPI 内幅度不变Swerling2/4脉冲间起伏每个脉冲幅度独立随机多普勒相位项目标径向速度带来脉冲间相位旋转将目标回波叠加到对应距离门添加复高斯 AWGN 噪声add_clutter加入杂波白杂波 / 非平稳距离衰减杂波静止目标会落在零多普勒位置MTI 滤波器会把静止杂波 / 静止目标滤掉。五、Section4匹配滤波脉冲压缩匹配滤波器 发射信号时间反转 共轭窗函数加权匹配滤波器压低距离旁瓣对每一列脉冲回波做卷积匹配滤波输出脉冲压缩矩阵mf_output计算时宽带宽积 TBP匹配滤波理论信噪比增益 10log10 (TBP)LFM 依靠大 TBP 获得高处理增益。六、Section5杂波抑制apply_clutter_filter对脉冲压缩后数据做杂波滤除四种模式MTI2 脉冲对消器y(n)x(n)-x(n-1)直接抵消零多普勒静止杂波缺点会衰减低速目标Doppler 带通滤波FIR 带通滤波器滤除零频附近静止杂波Adaptive LMS 自适应杂波对消自适应学习杂波统计特性适合非平稳杂波none不做杂波抑制。七、Section6距离 - 多普勒图 RD Map沿**脉冲维度CPI 维度**做 FFT 并 fftshift每一个距离门对 16 个脉冲做 FFT 汉明多普勒窗得到该距离单元多普勒谱坐标轴转换距离轴、径向速度轴多普勒→速度公式 (v\lambda f_d/2)绘制 RD 图20log10 取 dB 显示直观看到目标在距离、速度二维平面上的峰值3 个目标1500m (30m/s 远离)、1520m (-20m/s 靠近)、3000m 静止容易被 MTI 滤除八、Section7CFAR 恒虚警检测apply_cfar把 RD 图在多普勒维度功率求和得到一维距离功率剖面用于目标检测支持 CA-CFAR、GO-CFAR、OS-CFAR、固定阈值检测检测单元两侧保护单元guard防止目标能量泄漏污染训练单元训练单元估计背景杂波 噪声功率CA单元平均左右训练单元均值GO取左右均值最大值抑制杂波边缘虚警OS 有序统计训练单元排序取指定序值作为背景估计阈值 α × 背景功率α 由 Pfa 和训练单元数量计算输出检测标记detections对比 CFAR 自适应阈值和固定阈值两种检测结果绘图固定阈值缺陷杂波功率随距离变化时虚警不稳定CFAR 自适应估计背景维持恒定虚警率。九、Section8SNR 分析 ROC 曲线对比脉冲压缩前 / 后信噪比计算匹配滤波带来的 SNR 提升ROC 接收特性曲线Pd 检测概率 vs Pfa 虚警概率使用 Marcum Q 函数 /qfunc 高斯近似画出 CA-CFAR 理论 ROC标记仿真设定的工作点。十、Section9参数敏感性分析4 张子图扫参Pd vs SNR蒙特卡洛仿真遍历 SNR对比 CA-CFAR、GO-CFAR 检测概率带宽扫描带宽越大距离分辨率越高LFM 的 PSL 距离旁瓣理论值 - 13.3dBCFAR 保护单元扫描保护单元数量变化对经验虚警 Pfa 的影响窗函数对比不同窗的距离旁瓣 PSL、主瓣宽度权衡窗越好旁瓣越低但主瓣会展宽分辨率下降。十一、Section10处理链路对比图3 张子图纵向对比雷达信号全链路原始接收信号噪声淹没目标看不到峰值匹配滤波脉冲压缩后目标峰值凸显MTI 杂波抑制 CFAR 检测标记检出目标位置观察杂波抑制效果⛄二、部分源代码和运行步骤1 部分代码cfg struct();% — Radar Signal Parameters —cfg.fc 10e9; % Carrier frequency [Hz] (X-band)cfg.c 3e8; % Speed of light [m/s]cfg.fs 200e6; % Sampling frequency [Hz]cfg.B 50e6; % Chirp bandwidth [Hz]cfg.T 10e-6; % Pulse duration [s]cfg.PRI 200e-6; % Pulse repetition interval [s]cfg.N_pulses 16; % Number of coherent pulses (CPI)% — Scene Parameters —cfg.target_ranges [1500, 1520, 3000]; % Target ranges [m]cfg.target_rcs [1.0, 0.8, 1.5]; % Radar cross section [m^2]cfg.target_vel [30, -20, 0]; % Radial velocity [m/s]% — Noise Clutter Parameters —cfg.SNR_dB 20; % Input SNR [dB]cfg.clutter_power 0.05; % Clutter power relative to noisecfg.clutter_type ‘nonstationary’; % ‘white’ | ‘nonstationary’ | ‘none’% — Processing Choices (change these to explore trade-offs) —cfg.waveform_type ‘LFM’; % ‘LFM’ | ‘PhaseCode’ | ‘Hybrid’cfg.window_type ‘hamming’; % ‘none’ | ‘hamming’ | ‘hanning’ | ‘chebyshev’ | ‘blackman’cfg.cfar_type ‘CA’; % ‘fixed’ | ‘CA’ | ‘OS’ | ‘GO’cfg.clutter_filter ‘MTI’; % ‘none’ | ‘MTI’ | ‘Doppler’ | ‘Adaptive’cfg.swerling_model 1; % 0 (non-fluctuating) | 1 | 2 | 3 | 4% — CFAR Parameters —cfg.cfar_guard 4; % Guard cells each sidecfg.cfar_train 10; % Training cells each sidecfg.cfar_pfa 1e-4; % Desired Pfacfg.fixed_threshold 0.5; % Fixed threshold (normalized)% — FFT Range Parameters —cfg.NFFT 1024; % FFT sizecfg.lambda cfg.c / cfg.fc; % Wavelength [m]cfg.range_res cfg.c / (2*cfg.B); % Range resolution [m]cfg.max_range cfg.c * cfg.PRI / 2; % Maximum unambiguous range [m]% — Global Dark Theme Plotting Defaults —set(groot, ‘DefaultFigureColor’, ‘k’);set(groot, ‘DefaultAxesColor’, ‘k’);set(groot, ‘DefaultAxesXColor’, ‘w’);set(groot, ‘DefaultAxesYColor’, ‘w’);set(groot, ‘DefaultAxesZColor’, ‘w’);set(groot, ‘DefaultTextColor’, ‘w’); % Automatically styles plot titles and labels whiteset(groot, ‘DefaultLegendColor’, ‘none’);set(groot, ‘DefaultLegendTextColor’, ‘w’);set(groot, ‘DefaultLegendEdgeColor’, ‘w’);set(groot, ‘DefaultAxesGridColor’, ‘w’);fprintf(‘\n\n’);fprintf(’ CE363 Radar DSP Framework — SPRING 2026\n’);fprintf(‘\n’);fprintf(’ Waveform : %s\n’, cfg.waveform_type);fprintf(’ Window : %s\n’, cfg.window_type);fprintf(’ CFAR : %s-CFAR\n’, cfg.cfar_type);fprintf(’ Clutter : %s\n’, cfg.clutter_filter);fprintf(’ Swerling : Model %d\n’, cfg.swerling_model);fprintf(’ Range Res : %.2f m\n’, cfg.range_res);fprintf(’ Max Range : %.1f km\n’, cfg.max_range/1e3);fprintf(\n\n’);%% % SECTION 1: WAVEFORM GENERATION% fprintf(‘[1/9] Generating %s waveform…\n’, cfg.waveform_type);N_samp round(cfg.T * cfg.fs); % samples per pulset_pulse (0:N_samp-1) / cfg.fs; % time vectorswitch cfg.waveform_typecase ‘LFM’tx generate_LFM(t_pulse, cfg.B, cfg.T);case ‘PhaseCode’tx generate_PhaseCode(N_samp, ‘Barker13’);case ‘Hybrid’tx generate_Hybrid(t_pulse, cfg.B, cfg.T, N_samp);otherwiseerror(‘Unknown waveform type: %s’, cfg.waveform_type);endfigure(‘Name’,‘Waveform Analysis’,‘NumberTitle’,‘off’,‘Color’,‘k’);subplot(3,1,1);plot(t_pulse*1e6, real(tx), ‘b’, ‘LineWidth’,1.2);xlabel(‘Time (\mus)’); ylabel(‘Amplitude’);title(sprintf(‘%s Waveform — Real Part’, cfg.waveform_type));grid on;subplot(3,1,2);[Pxx, f_ax] periodogram(tx, [], cfg.NFFT, cfg.fs, ‘centered’);plot(f_ax/1e6, 10*log10(Pxx), ‘r’, ‘LineWidth’,1.2);xlabel(‘Frequency (MHz)’); ylabel(‘PSD (dB/Hz)’);title(‘Transmitted Signal Spectrum’); grid on;subplot(3,1,3);plot(t_pulse*1e6, unwrap(angle(tx))*180/pi, ‘m’, ‘LineWidth’,1.2);xlabel(‘Time (\mus)’); ylabel(‘Phase (degrees)’);title(‘Instantaneous Phase’); grid on;%% % SECTION 2: AMBIGUITY FUNCTION ANALYSIS% fprintf(‘[2/9] Computing ambiguity function…\n’);[AF, delay_axis, doppler_axis] compute_ambiguity(tx, cfg.fs, cfg.lambda);figure(‘Name’,‘Ambiguity Function’,‘NumberTitle’,‘off’,‘Color’,‘k’);subplot(1,2,1);imagesc(delay_axis1e6, doppler_axis/1e3, 20log10(abs(AF)eps));xlabel(‘Delay (\mus)’); ylabel(‘Doppler (kHz)’);title(sprintf(‘Ambiguity Function: %s’, cfg.waveform_type));colorbar; axis xy;caxis([-50 0]);subplot(1,2,2);% Zero-Doppler cut (range profile)zero_dop_idx round(size(AF,1)/2);AF_range abs(AF(zero_dop_idx,:));AF_range AF_range / max(AF_range);plot(delay_axis1e6, 20log10(AF_rangeeps), ‘b’, ‘LineWidth’,1.5);xlabel(‘Delay (\mus)’); ylabel(‘Magnitude (dB)’);title(‘Zero-Doppler Cut (Range Profile)’); grid on;ylim([-60 5]);% Measure 3dB range resolution from ambiguityhalf_pwr AF_range (1/sqrt(2));range_3dB_us (sum(half_pwr) / cfg.fs) * 1e6;fprintf(’ 3dB Range Resolution (from AF): %.4f µs (%.2f m)\n’, …range_3dB_us, range_3dB_us*1e-6 * cfg.c/2);%% % SECTION 3: ECHO SIGNAL SIMULATION (Multi-target, Swerling models)% fprintf(‘[3/9] Simulating multi-target echo AWGN clutter…\n’);N_range round(cfg.PRI * cfg.fs); % total range-gate samplesN_pulses cfg.N_pulses;rx_matrix zeros(N_range, N_pulses); % rowsrange, colspulsesfor pulse_idx 1:N_pulsesrx_pulse zeros(1, N_range);for tgt 1:length(cfg.target_ranges) R0 cfg.target_ranges(tgt); vel cfg.target_vel(tgt); rcs cfg.target_rcs(tgt); % Swerling amplitude fluctuation amp swerling_amplitude(rcs, cfg.swerling_model, pulse_idx); % Two-way propagation delay R_current R0 vel * (pulse_idx-1) * cfg.PRI; delay_samp round(2 * R_current / cfg.c * cfg.fs); if delay_samp N_samp - 1 N_range % Range-Doppler coupling: phase shift per pulse phase_doppler exp(1j * 4*pi * vel * (pulse_idx-1) * cfg.PRI / cfg.lambda); echo amp * tx * phase_doppler; rx_pulse(delay_samp : delay_sampN_samp-1) ... rx_pulse(delay_samp : delay_sampN_samp-1) echo; end end2 通用运行步骤1直接运行main.m即可一键出图⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2019b2 参考文献[1] 李志海.基于二维IFS-CFAR算法的海杂波微弱目标检测[J].计算机测量与控制. 20143 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除⛄五、仿真咨询与程序定制1 各类智能优化算法改进及应用1.1 PID优化1.2 VMD优化1.3 配电网重构1.4 三维装箱1.5 微电网优化1.6 优化布局1.7 优化参数1.8 优化成本1.9 优化充电1.10 优化调度1.11 优化电价1.12 优化发车1.13 优化分配1.14 优化覆盖1.15 优化控制1.16 优化库存1.17 优化路由1.18 优化设计1.19 优化位置1.20 优化吸波1.21 优化选址1.22 优化运行1.23 优化指派1.24 优化组合1.25 车间调度1.26 生产调度1.27 经济调度1.28 装配线调度1.29 水库调度1.30 货位优化1.31 公交排班优化1.32 集装箱船配载优化1.33 水泵组合优化1.34 医疗资源分配优化1.35 可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习分类与预测2.1 机器学习和深度学习分类2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.2 BP神经网络分类2.1.3 CNN卷积神经网络分类2.1.4 DBN深度置信网络分类2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类2.1.6 ELMAN递归神经网络分类2.1.7 ELM极限学习机分类2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类2.1.9 GRU门控循环单元分类2.1.10 KELM混合核极限学习机分类2.1.11 KNN分类2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类2.1.14 MLP全连接神经网络分类2.1.15 PNN概率神经网络分类2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类2.1.17 RF随机森林分类2.1.18 SCN随机配置网络模型分类2.1.19 SVM支持向量机分类2.1.20 XGBOOST分类2.2 机器学习和深度学习预测2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.2 ANN人工神经网络预测2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.4 BF粒子滤波预测2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测2.2.7 BP神经网络预测2.2.8 CNN卷积神经网络预测2.2.9 DBN深度置信网络预测2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测2.2.11 DKELM回归预测2.2.12 ELMAN递归神经网络预测2.2.13 ELM极限学习机预测2.2.14 ESN回声状态网络预测2.2.15 FNN前馈神经网络预测2.2.16 GMDN预测2.2.17 GMM高斯混合模型预测2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测2.2.19 GRU门控循环单元预测2.2.20 KELM混合核极限学习机预测2.2.21 LMS最小均方算法预测2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测2.2.26 RF随机森林预测2.2.27 RNN循环神经网络预测2.2.28 RVM相关向量机预测2.2.29 SVM支持向量机预测2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测2.2.31 XGBoost回归预测2.2.32 模糊预测2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.3 机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测3 图像处理方面3.1 图像边缘检测3.2 图像处理3.3 图像分割3.4 图像分类3.5 图像跟踪3.6 图像加密解密3.7 图像检索3.8 图像配准3.9 图像拼接3.10 图像评价3.11 图像去噪3.12 图像融合3.13 图像识别3.13.1 表盘识别3.13.2 车道线识别3.13.3 车辆计数3.13.4 车辆识别3.13.5 车牌识别3.13.6 车位识别3.13.7 尺寸检测3.13.8 答题卡识别3.13.9 电器识别3.13.10 跌倒检测3.13.11 动物识别3.13.12 二维码识别3.13.13 发票识别3.13.14 服装识别3.13.15 汉字识别3.13.16 红绿灯识别3.13.17 虹膜识别3.13.18 火灾检测3.13.19 疾病分类3.13.20 交通标志识别3.13.21 卡号识别3.13.22 口罩识别3.13.23 裂缝识别3.13.24 目标跟踪3.13.25 疲劳检测3.13.26 旗帜识别3.13.27 青草识别3.13.28 人脸识别3.13.29 人民币识别3.13.30 身份证识别3.13.31 手势识别3.13.32 数字字母识别3.13.33 手掌识别3.13.34 树叶识别3.13.35 水果识别3.13.36 条形码识别3.13.37 温度检测3.13.38 瑕疵检测3.13.39 芯片检测3.13.40 行为识别3.13.41 验证码识别3.13.42 药材识别3.13.43 硬币识别3.13.44 邮政编码识别3.13.45 纸牌识别3.13.46 指纹识别3.14 图像修复3.15 图像压缩3.16 图像隐写3.17 图像增强3.18 图像重建4 路径规划方面4.1 旅行商问题TSP4.1.1 单旅行商问题TSP4.1.2 多旅行商问题MTSP4.2 车辆路径问题VRP4.2.1 车辆路径问题VRP4.2.2 带容量的车辆路径问题CVRP4.2.3 带容量时间窗距离车辆路径问题DCTWVRP4.2.4 带容量距离车辆路径问题DCVRP4.2.5 带距离的车辆路径问题DVRP4.2.6 带充电站时间窗车辆路径问题ETWVRP4.2.7 带多种容量的车辆路径问题MCVRP4.2.8 带距离的多车辆路径问题MDVRP4.2.9 同时取送货的车辆路径问题SDVRP4.2.10 带时间窗容量的车辆路径问题TWCVRP4.2.11 带时间窗的车辆路径问题TWVRP4.3 多式联运运输问题4.4 机器人路径规划4.4.1 避障路径规划4.4.2 机器人轨迹跟踪4.4.3 机器人编队4.4.4 机器人导航4.4.5 机器人定位4.4.6 机器人控制4.4.7 机器人路径规划4.4.8 机器人任务分配4.4.9 机器人搜索4.4.10 机器人运输4.4.11 迷宫路径规划4.4.12 水下机器人路径规划4.4.13 栅格地图路径规划4.5 配送路径规划4.5.1 冷链配送路径规划4.5.2 外卖配送路径规划4.5.3 口罩配送路径规划4.5.4 药品配送路径规划4.5.5 含充电站配送路径规划4.5.6 连锁超市配送路径规划4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划4.6 无人机路径规划4.6.1 飞行器仿真4.6.2 无人机飞行作业4.6.3 无人机轨迹跟踪4.6.4 无人机集群仿真4.6.5 卡车无人机4.6.6 目标搜索4.6.7 三维路径规划4.6.8 无人机编队4.6.9 无人机导航4.6.10 无人机吊运4.6.11 无人机对抗4.6.12 无人机覆盖4.6.13 无人机检测4.6.14 无人机控制4.6.15 无人机求援4.6.16 无人机位姿估计4.6.17 无人机系统4.6.18 无人机侦查4.6.19 无人机联盟4.6.20 无人机协同任务4.6.21 异构无人机4.7 水下飞行器4.8 无人车路径规划4.9 无人艇路径规划4.10 物流选址4.11 车辆控制4.12 多智能体路径规划4.12.1 多智能体编队4.12.2 多智能体控制4.12.3 多智能体路径规划4.12.4 多智能体协同5 语音处理5.1 语音情感识别5.2 声源定位5.3 特征提取5.4 语音编码5.5 语音处理5.6 语音分离5.7 语音分析5.8 语音合成5.9 语音加密5.10 语音去噪5.11 语音识别5.12 语音压缩5.13 语音隐藏6 元胞自动机方面6.1 元胞自动机病毒仿真6.2 元胞自动机城市规划6.3 元胞自动机交通流6.4 元胞自动机气体6.5 元胞自动机人员疏散6.6 元胞自动机森林火灾6.7 元胞自动机生命游戏7 信号处理7.1 机械振动信号处理7.1.1 故障信号7.1.1.1 齿轮损伤识别7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析7.1.1.4 电机故障诊断分析7.1.1.5 轴承故障诊断分析7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析7.1.1.8 柴油机故障诊断7.1.2 管道泄漏7.1.3 振动信号7.2 生物医学信号处理7.2.1 肌电信号EMG7.2.2 脑电信号EEG7.2.3 乳腺癌诊断7.2.4 生物电信号7.2.5 心电信号ECG7.2.6 心血管7.2.7 心脏仿真7.2.8 血压7.3 声呐探测信号处理7.3.1 声呐7.3.2 水声通信7.4 通信工程信号处理7.4.1 超声波信号处理7.4.2 导航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空间识别7.4.5 雷达通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干扰7.4.5.3 雷达LFM7.4.5.4 雷达MIMO7.4.5.5 雷达测角7.4.5.6 雷达成像7.4.5.7 雷达定位7.4.5.8 雷达回波7.4.5.9 雷达检测7.4.5.10 雷达数字信号处理7.4.5.11 雷达通信7.4.5.12 雷达相控阵7.4.5.13 雷达信号分析7.4.5.14 雷达预警7.4.5.15 雷达脉冲压缩7.4.5.16 天线方向图7.4.5.17 雷达杂波仿真7.4.6 模拟信号处理7.4.7 时差绘制7.4.8 数字信道处理7.4.9 数字信号处理7.4.10 无线通信7.4.11 姿态解算**7.4.12 资源分配 **7.5 自动测量信号处理**7.5.1 参数估计 ****7.5.2 电动汽车动力电池管理 ****7.5.3 高度预估 **8 物理应用8.1 物理学分支力学8.1.1 材料力学8.1.2 弹性力学8.1.3 动力学8.1.4 分析力学8.1.5 固体力学8.1.6 结构力学8.1.7 静力学8.1.8 空气动力学8.1.9 流体力学8.1.10 塑性力学8.1.11 运动学8.2 物理学其他分支8.2.1 表面物理学8.2.2 超声学8.2.3 次声学8.2.4 电磁学8.2.5 电动力学8.2.6 电学8.2.7 高压物理学8.2.8 金属物理学8.2.9 光学8.2.10 核物理学8.2.11 金属物理学8.2.12 量子力学8.2.13 热力学8.2.14 热学8.2.15 声学8.2.16 水声学8.3 物理应用8.3.1 地理学8.3.2 化学化工8.3.3 生物8.3.4 其他
欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进个人主页海神之光代码获取方式海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式Matlab毕设Matlab毕设系列–说明期刊发表发表北大核心SCI不是梦⛳️座右铭行百里者半于九十。更多Matlab信号处理仿真内容点击①Matlab信号处理 进阶版②付费专栏Matlab信号处理初级版⛳️关注CSDN海神之光更多资源等你来⛄一、FFT数字频谱分析仪和脉冲压缩雷达信号一、参数配置结构体cfg用结构体统一存放雷达、场景、噪声、算法全部参数方便一键修改参数做对比实验雷达信号参数fc10GHzX 波段载频光速 c3e8m/s采样率fs200MHzLFM 带宽B50MHz脉冲时宽T10μs脉冲重复周期 PRI200μs相干积累脉冲数N_pulses16CPI 相干处理间隔目标场景参数3 个目标距离分别 1500m、1520m、3000mRCS 雷达截面积[1.0,0.8,1.5]m²径向速度[30,-20,0]m/s正代表远离雷达负代表靠近第三个静止目标噪声与杂波输入信噪比 SNR20dB杂波相对噪声功率 0.05杂波类型可选白杂波 / 非平稳杂波 / 无杂波。非平稳杂波用来模拟地杂波随距离衰减的特性。算法选择可切换波形LFM、相位编码 Barker 码、混合调制窗函数无窗、汉明、汉宁、布莱克曼、切比雪夫窗抑制脉冲压缩距离旁瓣CFAR 检测器单元平均 CA、有序统计 OS、最大选择 GO、固定阈值杂波滤波器MTI 动目标显示、多普勒滤波、自适应 LMS 杂波对消、不使用滤波Swerling 起伏模型0 (非起伏)、1、2、3、4模拟雷达目标 RCS 闪烁CFAR 专用参数保护单元cfar_guard4训练单元cfar_train10设计虚警概率 Pfa1e-4固定阈值备用参数FFT 与距离计算FFT 点数 NFFT1024自动计算波长、距离分辨率、最大不模糊距离。绘图全局设置设置 MATLAB 根绘图属性黑色背景 白色坐标轴文字深色主题绘图方便雷达动态范围可视化。打印框架信息输出波形类型、窗、CFAR 类型、Swerling 模型、距离分辨率、最大不模糊距离。二、Section1波形生成generate_LFM / PhaseCode / Hybrid根据cfg.waveform_type选择发射波形LFM 线性调频调频率 kB/T复指数线性调频信号加汉明窗轻微幅度锥削Barker13 相位编码BPSK 巴克码每个码片重复多个采样点生成相位编码信号Hybrid 混合波形LFM 波形 × Barker 相位编码同时兼具调频和相位编码特性。绘图波形时域实部、功率谱 PSD、瞬时相位图直观观察时频特征。三、Section2模糊函数计算compute_ambiguity模糊函数是雷达核心描述距离 - 多普勒耦合。遍历多个多普勒频移对每个多普勒频移的发射信号做自相关 xcorr输出二维模糊函数 AF横轴时延、纵轴多普勒绘制零多普勒切片距离剖面计算 3dB 距离分辨率验证理论距离分辨率。LFM 特点模糊图是斜脊距离多普勒耦合巴克码模糊图是钉型旁瓣固定。四、Section3回波信号仿真多目标 Swerling 杂波 噪声构建距离 × 脉冲二维回波矩阵rx_matrix行 距离门列 脉冲循环每一个发射脉冲逐个目标生成回波根据目标初始距离 径向速度计算每个脉冲时刻目标实时距离计算双程传播时延映射到采样点swerling_amplitude生成起伏 RCS 幅度Swerling0RCS 恒定不起伏Swerling1/3扫描间起伏一次 CPI 内幅度不变Swerling2/4脉冲间起伏每个脉冲幅度独立随机多普勒相位项目标径向速度带来脉冲间相位旋转将目标回波叠加到对应距离门添加复高斯 AWGN 噪声add_clutter加入杂波白杂波 / 非平稳距离衰减杂波静止目标会落在零多普勒位置MTI 滤波器会把静止杂波 / 静止目标滤掉。五、Section4匹配滤波脉冲压缩匹配滤波器 发射信号时间反转 共轭窗函数加权匹配滤波器压低距离旁瓣对每一列脉冲回波做卷积匹配滤波输出脉冲压缩矩阵mf_output计算时宽带宽积 TBP匹配滤波理论信噪比增益 10log10 (TBP)LFM 依靠大 TBP 获得高处理增益。六、Section5杂波抑制apply_clutter_filter对脉冲压缩后数据做杂波滤除四种模式MTI2 脉冲对消器y(n)x(n)-x(n-1)直接抵消零多普勒静止杂波缺点会衰减低速目标Doppler 带通滤波FIR 带通滤波器滤除零频附近静止杂波Adaptive LMS 自适应杂波对消自适应学习杂波统计特性适合非平稳杂波none不做杂波抑制。七、Section6距离 - 多普勒图 RD Map沿**脉冲维度CPI 维度**做 FFT 并 fftshift每一个距离门对 16 个脉冲做 FFT 汉明多普勒窗得到该距离单元多普勒谱坐标轴转换距离轴、径向速度轴多普勒→速度公式 (v\lambda f_d/2)绘制 RD 图20log10 取 dB 显示直观看到目标在距离、速度二维平面上的峰值3 个目标1500m (30m/s 远离)、1520m (-20m/s 靠近)、3000m 静止容易被 MTI 滤除八、Section7CFAR 恒虚警检测apply_cfar把 RD 图在多普勒维度功率求和得到一维距离功率剖面用于目标检测支持 CA-CFAR、GO-CFAR、OS-CFAR、固定阈值检测检测单元两侧保护单元guard防止目标能量泄漏污染训练单元训练单元估计背景杂波 噪声功率CA单元平均左右训练单元均值GO取左右均值最大值抑制杂波边缘虚警OS 有序统计训练单元排序取指定序值作为背景估计阈值 α × 背景功率α 由 Pfa 和训练单元数量计算输出检测标记detections对比 CFAR 自适应阈值和固定阈值两种检测结果绘图固定阈值缺陷杂波功率随距离变化时虚警不稳定CFAR 自适应估计背景维持恒定虚警率。九、Section8SNR 分析 ROC 曲线对比脉冲压缩前 / 后信噪比计算匹配滤波带来的 SNR 提升ROC 接收特性曲线Pd 检测概率 vs Pfa 虚警概率使用 Marcum Q 函数 /qfunc 高斯近似画出 CA-CFAR 理论 ROC标记仿真设定的工作点。十、Section9参数敏感性分析4 张子图扫参Pd vs SNR蒙特卡洛仿真遍历 SNR对比 CA-CFAR、GO-CFAR 检测概率带宽扫描带宽越大距离分辨率越高LFM 的 PSL 距离旁瓣理论值 - 13.3dBCFAR 保护单元扫描保护单元数量变化对经验虚警 Pfa 的影响窗函数对比不同窗的距离旁瓣 PSL、主瓣宽度权衡窗越好旁瓣越低但主瓣会展宽分辨率下降。十一、Section10处理链路对比图3 张子图纵向对比雷达信号全链路原始接收信号噪声淹没目标看不到峰值匹配滤波脉冲压缩后目标峰值凸显MTI 杂波抑制 CFAR 检测标记检出目标位置观察杂波抑制效果⛄二、部分源代码和运行步骤1 部分代码cfg struct();% — Radar Signal Parameters —cfg.fc 10e9; % Carrier frequency [Hz] (X-band)cfg.c 3e8; % Speed of light [m/s]cfg.fs 200e6; % Sampling frequency [Hz]cfg.B 50e6; % Chirp bandwidth [Hz]cfg.T 10e-6; % Pulse duration [s]cfg.PRI 200e-6; % Pulse repetition interval [s]cfg.N_pulses 16; % Number of coherent pulses (CPI)% — Scene Parameters —cfg.target_ranges [1500, 1520, 3000]; % Target ranges [m]cfg.target_rcs [1.0, 0.8, 1.5]; % Radar cross section [m^2]cfg.target_vel [30, -20, 0]; % Radial velocity [m/s]% — Noise Clutter Parameters —cfg.SNR_dB 20; % Input SNR [dB]cfg.clutter_power 0.05; % Clutter power relative to noisecfg.clutter_type ‘nonstationary’; % ‘white’ | ‘nonstationary’ | ‘none’% — Processing Choices (change these to explore trade-offs) —cfg.waveform_type ‘LFM’; % ‘LFM’ | ‘PhaseCode’ | ‘Hybrid’cfg.window_type ‘hamming’; % ‘none’ | ‘hamming’ | ‘hanning’ | ‘chebyshev’ | ‘blackman’cfg.cfar_type ‘CA’; % ‘fixed’ | ‘CA’ | ‘OS’ | ‘GO’cfg.clutter_filter ‘MTI’; % ‘none’ | ‘MTI’ | ‘Doppler’ | ‘Adaptive’cfg.swerling_model 1; % 0 (non-fluctuating) | 1 | 2 | 3 | 4% — CFAR Parameters —cfg.cfar_guard 4; % Guard cells each sidecfg.cfar_train 10; % Training cells each sidecfg.cfar_pfa 1e-4; % Desired Pfacfg.fixed_threshold 0.5; % Fixed threshold (normalized)% — FFT Range Parameters —cfg.NFFT 1024; % FFT sizecfg.lambda cfg.c / cfg.fc; % Wavelength [m]cfg.range_res cfg.c / (2*cfg.B); % Range resolution [m]cfg.max_range cfg.c * cfg.PRI / 2; % Maximum unambiguous range [m]% — Global Dark Theme Plotting Defaults —set(groot, ‘DefaultFigureColor’, ‘k’);set(groot, ‘DefaultAxesColor’, ‘k’);set(groot, ‘DefaultAxesXColor’, ‘w’);set(groot, ‘DefaultAxesYColor’, ‘w’);set(groot, ‘DefaultAxesZColor’, ‘w’);set(groot, ‘DefaultTextColor’, ‘w’); % Automatically styles plot titles and labels whiteset(groot, ‘DefaultLegendColor’, ‘none’);set(groot, ‘DefaultLegendTextColor’, ‘w’);set(groot, ‘DefaultLegendEdgeColor’, ‘w’);set(groot, ‘DefaultAxesGridColor’, ‘w’);fprintf(‘\n\n’);fprintf(’ CE363 Radar DSP Framework — SPRING 2026\n’);fprintf(‘\n’);fprintf(’ Waveform : %s\n’, cfg.waveform_type);fprintf(’ Window : %s\n’, cfg.window_type);fprintf(’ CFAR : %s-CFAR\n’, cfg.cfar_type);fprintf(’ Clutter : %s\n’, cfg.clutter_filter);fprintf(’ Swerling : Model %d\n’, cfg.swerling_model);fprintf(’ Range Res : %.2f m\n’, cfg.range_res);fprintf(’ Max Range : %.1f km\n’, cfg.max_range/1e3);fprintf(\n\n’);%% % SECTION 1: WAVEFORM GENERATION% fprintf(‘[1/9] Generating %s waveform…\n’, cfg.waveform_type);N_samp round(cfg.T * cfg.fs); % samples per pulset_pulse (0:N_samp-1) / cfg.fs; % time vectorswitch cfg.waveform_typecase ‘LFM’tx generate_LFM(t_pulse, cfg.B, cfg.T);case ‘PhaseCode’tx generate_PhaseCode(N_samp, ‘Barker13’);case ‘Hybrid’tx generate_Hybrid(t_pulse, cfg.B, cfg.T, N_samp);otherwiseerror(‘Unknown waveform type: %s’, cfg.waveform_type);endfigure(‘Name’,‘Waveform Analysis’,‘NumberTitle’,‘off’,‘Color’,‘k’);subplot(3,1,1);plot(t_pulse*1e6, real(tx), ‘b’, ‘LineWidth’,1.2);xlabel(‘Time (\mus)’); ylabel(‘Amplitude’);title(sprintf(‘%s Waveform — Real Part’, cfg.waveform_type));grid on;subplot(3,1,2);[Pxx, f_ax] periodogram(tx, [], cfg.NFFT, cfg.fs, ‘centered’);plot(f_ax/1e6, 10*log10(Pxx), ‘r’, ‘LineWidth’,1.2);xlabel(‘Frequency (MHz)’); ylabel(‘PSD (dB/Hz)’);title(‘Transmitted Signal Spectrum’); grid on;subplot(3,1,3);plot(t_pulse*1e6, unwrap(angle(tx))*180/pi, ‘m’, ‘LineWidth’,1.2);xlabel(‘Time (\mus)’); ylabel(‘Phase (degrees)’);title(‘Instantaneous Phase’); grid on;%% % SECTION 2: AMBIGUITY FUNCTION ANALYSIS% fprintf(‘[2/9] Computing ambiguity function…\n’);[AF, delay_axis, doppler_axis] compute_ambiguity(tx, cfg.fs, cfg.lambda);figure(‘Name’,‘Ambiguity Function’,‘NumberTitle’,‘off’,‘Color’,‘k’);subplot(1,2,1);imagesc(delay_axis1e6, doppler_axis/1e3, 20log10(abs(AF)eps));xlabel(‘Delay (\mus)’); ylabel(‘Doppler (kHz)’);title(sprintf(‘Ambiguity Function: %s’, cfg.waveform_type));colorbar; axis xy;caxis([-50 0]);subplot(1,2,2);% Zero-Doppler cut (range profile)zero_dop_idx round(size(AF,1)/2);AF_range abs(AF(zero_dop_idx,:));AF_range AF_range / max(AF_range);plot(delay_axis1e6, 20log10(AF_rangeeps), ‘b’, ‘LineWidth’,1.5);xlabel(‘Delay (\mus)’); ylabel(‘Magnitude (dB)’);title(‘Zero-Doppler Cut (Range Profile)’); grid on;ylim([-60 5]);% Measure 3dB range resolution from ambiguityhalf_pwr AF_range (1/sqrt(2));range_3dB_us (sum(half_pwr) / cfg.fs) * 1e6;fprintf(’ 3dB Range Resolution (from AF): %.4f µs (%.2f m)\n’, …range_3dB_us, range_3dB_us*1e-6 * cfg.c/2);%% % SECTION 3: ECHO SIGNAL SIMULATION (Multi-target, Swerling models)% fprintf(‘[3/9] Simulating multi-target echo AWGN clutter…\n’);N_range round(cfg.PRI * cfg.fs); % total range-gate samplesN_pulses cfg.N_pulses;rx_matrix zeros(N_range, N_pulses); % rowsrange, colspulsesfor pulse_idx 1:N_pulsesrx_pulse zeros(1, N_range);for tgt 1:length(cfg.target_ranges) R0 cfg.target_ranges(tgt); vel cfg.target_vel(tgt); rcs cfg.target_rcs(tgt); % Swerling amplitude fluctuation amp swerling_amplitude(rcs, cfg.swerling_model, pulse_idx); % Two-way propagation delay R_current R0 vel * (pulse_idx-1) * cfg.PRI; delay_samp round(2 * R_current / cfg.c * cfg.fs); if delay_samp N_samp - 1 N_range % Range-Doppler coupling: phase shift per pulse phase_doppler exp(1j * 4*pi * vel * (pulse_idx-1) * cfg.PRI / cfg.lambda); echo amp * tx * phase_doppler; rx_pulse(delay_samp : delay_sampN_samp-1) ... rx_pulse(delay_samp : delay_sampN_samp-1) echo; end end2 通用运行步骤1直接运行main.m即可一键出图⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2019b2 参考文献[1] 李志海.基于二维IFS-CFAR算法的海杂波微弱目标检测[J].计算机测量与控制. 20143 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除⛄五、仿真咨询与程序定制1 各类智能优化算法改进及应用1.1 PID优化1.2 VMD优化1.3 配电网重构1.4 三维装箱1.5 微电网优化1.6 优化布局1.7 优化参数1.8 优化成本1.9 优化充电1.10 优化调度1.11 优化电价1.12 优化发车1.13 优化分配1.14 优化覆盖1.15 优化控制1.16 优化库存1.17 优化路由1.18 优化设计1.19 优化位置1.20 优化吸波1.21 优化选址1.22 优化运行1.23 优化指派1.24 优化组合1.25 车间调度1.26 生产调度1.27 经济调度1.28 装配线调度1.29 水库调度1.30 货位优化1.31 公交排班优化1.32 集装箱船配载优化1.33 水泵组合优化1.34 医疗资源分配优化1.35 可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习分类与预测2.1 机器学习和深度学习分类2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.2 BP神经网络分类2.1.3 CNN卷积神经网络分类2.1.4 DBN深度置信网络分类2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类2.1.6 ELMAN递归神经网络分类2.1.7 ELM极限学习机分类2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类2.1.9 GRU门控循环单元分类2.1.10 KELM混合核极限学习机分类2.1.11 KNN分类2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类2.1.14 MLP全连接神经网络分类2.1.15 PNN概率神经网络分类2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类2.1.17 RF随机森林分类2.1.18 SCN随机配置网络模型分类2.1.19 SVM支持向量机分类2.1.20 XGBOOST分类2.2 机器学习和深度学习预测2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.2 ANN人工神经网络预测2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.4 BF粒子滤波预测2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测2.2.7 BP神经网络预测2.2.8 CNN卷积神经网络预测2.2.9 DBN深度置信网络预测2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测2.2.11 DKELM回归预测2.2.12 ELMAN递归神经网络预测2.2.13 ELM极限学习机预测2.2.14 ESN回声状态网络预测2.2.15 FNN前馈神经网络预测2.2.16 GMDN预测2.2.17 GMM高斯混合模型预测2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测2.2.19 GRU门控循环单元预测2.2.20 KELM混合核极限学习机预测2.2.21 LMS最小均方算法预测2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测2.2.26 RF随机森林预测2.2.27 RNN循环神经网络预测2.2.28 RVM相关向量机预测2.2.29 SVM支持向量机预测2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测2.2.31 XGBoost回归预测2.2.32 模糊预测2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.3 机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测3 图像处理方面3.1 图像边缘检测3.2 图像处理3.3 图像分割3.4 图像分类3.5 图像跟踪3.6 图像加密解密3.7 图像检索3.8 图像配准3.9 图像拼接3.10 图像评价3.11 图像去噪3.12 图像融合3.13 图像识别3.13.1 表盘识别3.13.2 车道线识别3.13.3 车辆计数3.13.4 车辆识别3.13.5 车牌识别3.13.6 车位识别3.13.7 尺寸检测3.13.8 答题卡识别3.13.9 电器识别3.13.10 跌倒检测3.13.11 动物识别3.13.12 二维码识别3.13.13 发票识别3.13.14 服装识别3.13.15 汉字识别3.13.16 红绿灯识别3.13.17 虹膜识别3.13.18 火灾检测3.13.19 疾病分类3.13.20 交通标志识别3.13.21 卡号识别3.13.22 口罩识别3.13.23 裂缝识别3.13.24 目标跟踪3.13.25 疲劳检测3.13.26 旗帜识别3.13.27 青草识别3.13.28 人脸识别3.13.29 人民币识别3.13.30 身份证识别3.13.31 手势识别3.13.32 数字字母识别3.13.33 手掌识别3.13.34 树叶识别3.13.35 水果识别3.13.36 条形码识别3.13.37 温度检测3.13.38 瑕疵检测3.13.39 芯片检测3.13.40 行为识别3.13.41 验证码识别3.13.42 药材识别3.13.43 硬币识别3.13.44 邮政编码识别3.13.45 纸牌识别3.13.46 指纹识别3.14 图像修复3.15 图像压缩3.16 图像隐写3.17 图像增强3.18 图像重建4 路径规划方面4.1 旅行商问题TSP4.1.1 单旅行商问题TSP4.1.2 多旅行商问题MTSP4.2 车辆路径问题VRP4.2.1 车辆路径问题VRP4.2.2 带容量的车辆路径问题CVRP4.2.3 带容量时间窗距离车辆路径问题DCTWVRP4.2.4 带容量距离车辆路径问题DCVRP4.2.5 带距离的车辆路径问题DVRP4.2.6 带充电站时间窗车辆路径问题ETWVRP4.2.7 带多种容量的车辆路径问题MCVRP4.2.8 带距离的多车辆路径问题MDVRP4.2.9 同时取送货的车辆路径问题SDVRP4.2.10 带时间窗容量的车辆路径问题TWCVRP4.2.11 带时间窗的车辆路径问题TWVRP4.3 多式联运运输问题4.4 机器人路径规划4.4.1 避障路径规划4.4.2 机器人轨迹跟踪4.4.3 机器人编队4.4.4 机器人导航4.4.5 机器人定位4.4.6 机器人控制4.4.7 机器人路径规划4.4.8 机器人任务分配4.4.9 机器人搜索4.4.10 机器人运输4.4.11 迷宫路径规划4.4.12 水下机器人路径规划4.4.13 栅格地图路径规划4.5 配送路径规划4.5.1 冷链配送路径规划4.5.2 外卖配送路径规划4.5.3 口罩配送路径规划4.5.4 药品配送路径规划4.5.5 含充电站配送路径规划4.5.6 连锁超市配送路径规划4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划4.6 无人机路径规划4.6.1 飞行器仿真4.6.2 无人机飞行作业4.6.3 无人机轨迹跟踪4.6.4 无人机集群仿真4.6.5 卡车无人机4.6.6 目标搜索4.6.7 三维路径规划4.6.8 无人机编队4.6.9 无人机导航4.6.10 无人机吊运4.6.11 无人机对抗4.6.12 无人机覆盖4.6.13 无人机检测4.6.14 无人机控制4.6.15 无人机求援4.6.16 无人机位姿估计4.6.17 无人机系统4.6.18 无人机侦查4.6.19 无人机联盟4.6.20 无人机协同任务4.6.21 异构无人机4.7 水下飞行器4.8 无人车路径规划4.9 无人艇路径规划4.10 物流选址4.11 车辆控制4.12 多智能体路径规划4.12.1 多智能体编队4.12.2 多智能体控制4.12.3 多智能体路径规划4.12.4 多智能体协同5 语音处理5.1 语音情感识别5.2 声源定位5.3 特征提取5.4 语音编码5.5 语音处理5.6 语音分离5.7 语音分析5.8 语音合成5.9 语音加密5.10 语音去噪5.11 语音识别5.12 语音压缩5.13 语音隐藏6 元胞自动机方面6.1 元胞自动机病毒仿真6.2 元胞自动机城市规划6.3 元胞自动机交通流6.4 元胞自动机气体6.5 元胞自动机人员疏散6.6 元胞自动机森林火灾6.7 元胞自动机生命游戏7 信号处理7.1 机械振动信号处理7.1.1 故障信号7.1.1.1 齿轮损伤识别7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析7.1.1.4 电机故障诊断分析7.1.1.5 轴承故障诊断分析7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析7.1.1.8 柴油机故障诊断7.1.2 管道泄漏7.1.3 振动信号7.2 生物医学信号处理7.2.1 肌电信号EMG7.2.2 脑电信号EEG7.2.3 乳腺癌诊断7.2.4 生物电信号7.2.5 心电信号ECG7.2.6 心血管7.2.7 心脏仿真7.2.8 血压7.3 声呐探测信号处理7.3.1 声呐7.3.2 水声通信7.4 通信工程信号处理7.4.1 超声波信号处理7.4.2 导航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空间识别7.4.5 雷达通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干扰7.4.5.3 雷达LFM7.4.5.4 雷达MIMO7.4.5.5 雷达测角7.4.5.6 雷达成像7.4.5.7 雷达定位7.4.5.8 雷达回波7.4.5.9 雷达检测7.4.5.10 雷达数字信号处理7.4.5.11 雷达通信7.4.5.12 雷达相控阵7.4.5.13 雷达信号分析7.4.5.14 雷达预警7.4.5.15 雷达脉冲压缩7.4.5.16 天线方向图7.4.5.17 雷达杂波仿真7.4.6 模拟信号处理7.4.7 时差绘制7.4.8 数字信道处理7.4.9 数字信号处理7.4.10 无线通信7.4.11 姿态解算**7.4.12 资源分配 **7.5 自动测量信号处理**7.5.1 参数估计 ****7.5.2 电动汽车动力电池管理 ****7.5.3 高度预估 **8 物理应用8.1 物理学分支力学8.1.1 材料力学8.1.2 弹性力学8.1.3 动力学8.1.4 分析力学8.1.5 固体力学8.1.6 结构力学8.1.7 静力学8.1.8 空气动力学8.1.9 流体力学8.1.10 塑性力学8.1.11 运动学8.2 物理学其他分支8.2.1 表面物理学8.2.2 超声学8.2.3 次声学8.2.4 电磁学8.2.5 电动力学8.2.6 电学8.2.7 高压物理学8.2.8 金属物理学8.2.9 光学8.2.10 核物理学8.2.11 金属物理学8.2.12 量子力学8.2.13 热力学8.2.14 热学8.2.15 声学8.2.16 水声学8.3 物理应用8.3.1 地理学8.3.2 化学化工8.3.3 生物8.3.4 其他
