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毫米波雷达之DBSCAN聚类算法

DBSCAN算法基于一组“邻域” (neighborhood) 参数( , inPts)来刻画样本分布的紧密程度。给定数据集 = { 1, 2, … , }, 定义下面几个概念:(1)邻域:对Xj∈D,其邻域包含样本集D中与Xj的距离不大于的样本,即Ne(Xj)={Xj∈D|dist(Xi,Xj)≤};(2)核心对象(core object):若Xj的邻域至少包括MinPts个样本,即|Ne(Xj

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#算法#聚类#数据挖掘
频谱细化之Chirp-Z变换算法

Chirp-Z变换的核心思想是在 Z 平面的单位圆上沿螺旋线进行等采样,若 已知离散采样序列 x(m),那么该信号的 Z 变换可表示为:Chirp-Z 变换算法在 Z 平面的一段螺旋线进行等角采样的示意图如下:其中,Z0,Z1,…,ZM-1表示螺旋线上等分角的 M 个采样点;A0表示螺旋线上起始点 的半径 A0<1 表示起始采样点在圆内;θ0 表示沿着逆时针的起始采样点相角,可 正可负;φ0表示相

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#算法
频谱细化之ZOOMFFT算法

复调制 Zoom-FFT[64]的核心思想是对有限长连续的中频信号进行 FFT 变换得 到粗略的信号序列感兴趣区间,然后对粗略的信号序列执行第二次 FFT 分析, 进而得到精确的频谱。若已知离散的中频信号序列 x(m),采样点数为 M,采样频率为 fs,放大倍数为 D,并做 M 点 FFT 变换,得到输出序列 x(k)。算法的执行步骤如下:(1)频移(复调制)复调制是将感兴趣的频谱的起始点移动到零

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#算法
到底了