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原创 （从零开始）基于检测前跟踪雷达目标跟踪技术的研究：第（7）周所学知识（PF-TBD感悟：纯干货，全网你绝对搜不到下面的干货）
若由本篇博文增加关注，就解封本篇博文的VIP权限哈，记得在下方留言哈本周上点对于基于PF-TBD的雷达目标跟踪的超级干货。下面的这些全网搜索都不一定找得到（至少我看了许多的博文与文献还没有下面的这些总结）！目前网上流传的那些pf-tbd的全都是在仿真的数据上进行的，导致在编码时不知不觉的就用到了仿真的信息，而这些信息，如果在真实的雷达回波中你是不知道滴！重采样有均匀重采样和最小方差重采样，...
2020-04-30 21:16:18
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原创 （从零开始）基于检测前跟踪雷达目标跟踪技术的研究：第（6）周所学知识（002）
若由本篇博文增加关注，就解封本篇博文的VIP权限哈，记得在下方留言哈5. 重采样为什么需要重采样？因为在实际应用SIS的过程中，我们发现出现了粒子退化现象：即经过多次迭代后，假设100个粒子，其中有1的粒子的归一化权值为0.99，而另外的99个粒子之和才0.01，这将会造成目标跟踪的失败。解决办法有啥呢：1.选取好的重要性概率密度函数；2.重采样。什么叫做重采样，重采样就是在已经采样的结果...
2020-04-26 18:12:25
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原创 （从零开始）基于检测前跟踪雷达目标跟踪技术的研究：第（6）周所学知识（001）
重要性采样在上面的采样中我们是按照后验概率进行采样的，但是，后验概率我们也不知道呀，经过非线性非高斯处理后，谁知道后验概率的PDF是啥。所以，我们要找一个我们知道的PDF进行采样，这一步找合适的PDF就是重要性采样。...
2020-04-22 22:16:44
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原创 （从零开始）基于检测前跟踪雷达目标跟踪技术的研究：第（5）周所学知识
若由本篇博文增加关注，就解封本篇博文的VIP权限哈，记得在下方留言哈本周进行了PF-TBD的研究。Firstly，先别说什么是基于粒子滤波的检测前跟踪，你要先知道什么是粒子滤波法吧。下面我将把基本的粒子滤波步骤说一下。首先，把下面的几句话读一下：先耐着性子把我的博文完完整整地读一遍，有些我没让你去看而你又不知道的知识点，别忙着去查。因为粒子滤波算法推导说麻烦还是有点麻烦的，如果你刚看了几句...
2020-04-19 18:10:34
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原创 （从零开始）基于检测前跟踪雷达目标跟踪技术的研究：第（4）周所学知识
若由本篇博文增加关注，就解封本篇博文的VIP权限哈，记得在下方留言哈本周我基本完成了DP-TBD的算法编程。本篇文章将详细阐述编程的过程。首先进行径向与切向的分辨单元的初始化，对于值函数的初始化，以及定义状态和状态转移。X=zeros(ss,K); %状态I=zeros(K); %各帧状态对应的值函数S=zeros(K); %存储各帧之间的状态转移关系Nx=100; %径向距...
2020-04-11 22:59:05
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原创 Pycharm，Anaconda3与Github相关问题（绝对干货！）
最近搞了一下图片to latex公式，其中有些问题在这里记录一下，中间肯定有很多的信息对你有用：先上个Anaconda的快速下载链接，因为官网下载真滴慢呀anaconda与python对应的版本（更新至2020.3.12）：Python2.7Python3.4Python3.5Python3.6Python3.7Python3.83.4.32.7....
2020-04-06 12:46:26
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原创 （从零开始）基于检测前跟踪雷达目标跟踪技术的研究：第（3）周所学知识
若由本篇博文增加关注，就解封本篇博文的VIP权限哈，记得在下方留言哈这周我详细把动态规划的步骤又过了几遍，这为这周的DP-TBD编程打了很好的基础。首先，你要明确DP-TBD具有状态这一大块，和观测这一大块。这是十分重要的，因为在编程时，需要分为这两部分进行编程。因此，我们要了解DP-TND的系统模型与量测模型。假设雷达是在x-y这个二维平面上进行量测的。且假设目标是进行匀速直线的。...
2020-04-05 17:55:32
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原创 （从零开始）基于检测前跟踪雷达目标跟踪技术的研究：第（2）周所学知识（02）
等粉丝数突破30，我将解封本系列的VIP权限哈！本篇文章将开始进行DP-TBD。首先你需要了解什么是DP即动态规划，而不是急于去找什么是DP-TBD。动态规划是一种最优化的思想，DP-TBD是在这种思想上发展起来的。为了能够深入了解什么是动态规划，你首先必须要掌握以下三点：Viterbi（维特比）算法多阶段决策HMM这三点你必须要好好百度一下看看相关知识，这对于下面了解动态规划很重要...
2020-03-28 18:14:14
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原创 （从零开始）基于检测前跟踪雷达目标跟踪技术的研究：第（2）周所学知识（01）
等粉丝数突破30，我将解封本系列的VIP权限哈！在本周我将上周的代码又完整的检查了一遍，发现我在生成H矩阵时累加的不是能量，而是数量，即相同ρ与相同角度的个数。先说明一下，其实先进行初级滤波然后再进行累加相同的个数与不进行初级滤波直接进行能量的累加效果是大差不差的。在进行初级滤波时，已经滤除了一些噪声，这与进行能量的累加其实是相似的。但是为了充分说明检测前跟踪是利用观测数据的大部分数据这一性质...
2020-03-27 20:07:23
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原创 （从零开始）基于检测前跟踪雷达目标跟踪技术的研究：第（1）周所学知识
本项目目前使用的回波数据集是2019年的一份公开数据集，链接如下雷达回波序列中弱小飞机目标检测跟踪数据集本周我做的是SHT-TBD，我参考了这篇西电的硕士论文，论文中算法思路比较详细，文中有二维霍夫变换以及三维霍夫变换，我采取的是二维霍夫变换。我在这一周完成了SHT-TBD的大部分工作。由于对于SHT-TBD检测直线，且回波数据不一定是直线，所以我采用短时局部的检测。在此雷达数据集中，所有...
2020-03-21 21:52:20
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原创 对于论文2D PCA的理解与复现
1．论文中开始讲述了ICA与核PCA优于PCA但时间用的较多，时间平均比为8.7：3.2：1.10。以及PCA的缺点：因为二维图像矩阵转化为一维矩阵，同时训练样本较少，故会生成难以准确评估的协方差矩阵。2．接着开始引入2DPCA：开始时，以Y=AX引入基的概念，然后由于只取一个最优的投影方向是表达不了这么多数据信息的，因此采用了前d个最大特征值所对应的特征向量作为d个投影基。接着便讲述了用2D...
2020-03-17 13:03:55
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原创 检测前目标跟踪在雷达系统中的应用（一）：DBT与TBD
检测前目标跟踪（TBD）检测前跟踪（trace-before-detect,TBD)是针对于目标的检测跟踪提出的。传统的检测跟踪是检测后跟踪（trace-after-detect，TAD），对于TAD，它是直接采用低门限或者无门限处理的的传感器的原始观测数据，然后进行数据信息的挖掘，通过在时间上的观测积累，提高信噪比，以此达到对于目标的跟踪，在高的信噪比下TAD的检测效果较好。但是对于信噪比较低...
2020-02-14 15:51:31
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原创 常规雷达信号软件仿真平台设计
常规雷达信号软件仿真平台设计雷达仿真技术经过三十多年的发展和研究，已经成为雷达研究和使用中必备的基础工具。雷达信号仿真是电子战威胁环境仿真的关键技术之一。本课题主要讨论的是雷达信号仿真部分，并结合一些常见的雷达信号处理系统的实例来说明Matlab软件在雷达信号处理系统仿真中的应用。一、课题研究现状计算机辅助分析和设计技术发展十分迅速，出现了大量实用仿真软件与工具，并应用于信号调制建模，分析和...
2020-01-04 16:17:26
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原创 PCA与2DPCA及2D-2DPCA零基础理解（上）
首先要知道为什么PCA是什么，为什么要用PCA。PCA即主成分分析，例如对于一幅图像，要表示它，可以用他的主要部分表示即可，这样可以降低在图像处理中的数据处理难度，例如可以降低数据的存储容量。那么，什么样的方法能够降低数据处理难度呢，降维便是一种很好的方法，这就引出了PCA（通过降维达到获取主要部分即主成分分析）。为了避免将知识分散开讲，最后还是云里雾里的，我现在将PCA的大致步骤讲一下：由于...
2018-12-02 22:37:53
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原创 数据库中事务、回滚是啥意思？
回滚：撤销对于数据库做的操作，回到开始的状态。事务：针对数据库所做的一系列顺序操作。特性：原子性，一致性，隔离性，持久性。
2022-11-28 19:56:04
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原创 TCP与UDP的区别
TCP：面向连接，可靠的，基于字节流的一对一通信传输，具有拥塞控制，使用于文件传输等可靠传输。UDP：无连接，可靠传输，基于报文，可一对一，一对多，多对一的通信传输，使用于实时传输。
2022-11-28 19:30:19
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原创 C++ 构造函数 重载问题
已重载构造函数，且重载的构造函数形参列表参数无初始化值，想要使用默认构造函数，必须显式写出默认构造函数错误示例：正确示例：已重载构造函数，且重载的构造函数形参列表参数无初始化值。实例化对象时，对象不跟括号，则使用默认构造函数；对象跟括号且形参赋值，则使用重载构造函数实例化对象1：实例化对象2：已重载构造函数，且重载的构造函数形参列表参数有初始化值。实例化对象时，只能使用重载构造函数错误示例：正确示例：已重载构造函数，且重载的构造函数形参列表部分参数有初始化值，则最后一个形参必须.
2022-01-11 00:09:58
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原创 C++ python语法对照（1）
基本数据类型：pythoni = 10print(type(i))C++#include <iostream>using namespace std;int main() { int i = 0; cout << typeid(i).name()<< endl;}for循环：python for i in range(1,10): print(i)C++#include <iostream>usi
2021-08-28 19:15:56
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原创 Anaconda搭建python虚拟环境
不同项目可能需要不同运行虚拟环境，所以新建虚拟环境十分有必要找到Anaconda Prompt一般在Windows10下直接搜就可以直接搜到查看Anaconda已经搭建了几个环境输入命令行"conda env list"，查看Anaconda下有几个环境，"base"是Anaconda基础自带的环境新建运行环境输入命令行"conda create -n 虚拟环境名字 python=X.X"激活刚刚创建的虚拟环境，命令行输入"conda activate 虚拟环境名字"此
2021-07-03 18:41:58
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原创 Anaconda与Pycharm的辨析
Anaconda与Pycharm的辨析Anaconda是python文件的一个包管理器，可以用它下载python文件的相关库和包，制作成python编程所需要的环境（模块、包、库）Pycharm是python文件的集成开发环境，在Pycharm上可以进行python文件的开发与调试，像Visual Studio之于C++，Eclipse之于Java。Pycharm里面也有下载python文件的相关库和包的功能，但很多库和包Pycharm可能因为网络及版本问题不能下载安装故Pycharm和Anacon
2021-07-03 18:11:35
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原创 Pycharm导入Anaconda配置的虚拟环境步骤
打开自己的项目进入以下界面点击左上角"File"——》“Settings”进入以下界面，并按照图中的顺序点击4.在上图的红框中找到你的Anaconda安装的位置，在安装位置中找到envs——》环境名字（这里用opencv4）——》点击python.exe，然后一直点击"OK"即可。到此Pycharm导入Anaconda搭建的环境完毕...
2021-07-03 18:07:45
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原创 python模块、库、包辨析
模块：就是一个.py文件，里面包括封装好的多个函数库：多个模块的集合包：为了方面管理模块等文件，将多个文件打包，包的结构中第一个文件是_init_.py
2021-07-03 17:38:10
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原创 json文件的批量转化（亲测有效）
在进行图像分割时，我们需要自备数据集，一般选择labelme进行图像的标注，在标注过后我们会得到很多的json文件。一般我们可以使用labelme自带的脚本文件将其转化为图像格式，即：激活labelme的环境运行labelme_json_to_dataset <文件名>.json，例如：labelme_json_to_dataset test.json但是这里仅仅对于一个json文件进行。一般的需要大量的数据集，所以这时我们采用以下方法进行json文件的批量转化。注意：请在用label
2021-01-04 21:09:42
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原创 sudo: vim: command not found解决办法
sudo rm /var/lib/dpkg/lock* sudo apt-get update && sudo apt-get install vim
2020-11-25 22:32:46
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原创 ubuntu下解压缩.zip，.tar，.tar.gz，.tar.bz2
格式压缩示例解压示例.zipzip -r archive_name.zip directory_to_compress想把文件夹pictures压缩为image.zip：zip -r image.zip picturesunzip archive_name.zip解压image.zip：unzip image.zip.tartar -cvf archive_name.tar directory_to_compress想把文件夹pictures压缩为image.ta...
2020-10-24 19:52:55
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Optical time-stretch imaging: Principles and applications
2020-06-15
Internet Download Manager更新安装时间
2020-05-30
ORL人脸识别数据集
2020-03-27
基于实测雷达回波数据的检测前跟踪算法实现.pdf
2020-03-21
python，PCA重构人脸子图像,2D-PCA,2D-2DPCA相关代码.zip
2020-03-17
常规雷达信号软件仿真平台设计（在下面的描述里已添加缺少文件）.zip
2020-01-04
空空如也
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