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SAR成像(四):多普勒频移的计算

雷达系统中,雷达与目标间的相互运动会使回波信号产生频移,称为多普勒效应,对应的频移称为多普勒频率。

SAR成像(七):RD成像算法

RD算法于1978年处理出第一幅机载SAR数字图像,至今仍在广泛使用,它通过距离和方位上的频域操作,达到了高效的模块化处理要求,同时又具有了一维操作的简便性。该算法根据距离和方位上的大尺度时间差异,在两个一维操作之间使用距离徙动校正(RCMC),对距离和方位进行了近似的分离处理。由于RCMC是在距离时域-方位频域中实现的,所以也可以进行高效的模块化处理。因为方位频率等同于多普勒频率,所以该处理域又

#算法#机器学习#人工智能
pytorch中的reshape()、view()、transpose()和flatten()

1、torch.reshape()reshape()可以由torch.reshape(),也可由torch.Tensor.reshape()调用其作用是在不改变tensor元素数目的情况下改变tensor的shape

#神经网络
linux系统breakpad安装、使用方法

BreakPad是Google开发的一款软件崩溃信息记录工具,其大致原理是捕获系统底层发出的崩溃信号,将此刻软件的堆栈信息并进行分析生成报告,可以很方便的定位问题代码。

#linux#c++#运维
linux系统breakpad安装、使用方法

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#linux#c++#运维
MSTAR数据集的SAR图像识别 准确率99.17%

MSTAR数据集的SAR图像识别这几天用Keras做了一个SAR图像识别的CNN,数据集来自MSTAR,数据集共有10类目标,分别为2S1(自行榴弹炮)、BRDM2(装甲侦察车)、BTR60(装甲运输车)、D7(推土机)、T62(坦克)、ZIL131(货运卡车)、ZSU234(自行高炮)、T72。图像大小均为100*100,训练集有2536个图像,成像侧视角为15°;测试集有2636个图像,成像.

#深度学习
Matlab:搭建神经网络

Matlab有两种方式搭建神经网络①直接敲代码②用Deep Network Designer App设计

#神经网络
对RPN网络的理解

RPN, Reigion Proposal Network, 中文名称为候选区域提取网络,最早在faster RCNN一文中提出,用于提取目标候选框。

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#目标检测#计算机视觉
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