值函数对于机器学习有所了解的朋友对于奖励函数应该不会陌生，奖励函数是一及时的衡量方式，而值函数则是一种长期的衡量方式。即从当前的状态开始一直到将来的某一个时刻的奖励累计值。恒虚警率（Constant False-Alarm Rate）在雷达信号的检测中，由于地理因素，天气因素等等导致干扰会发生变化，此时雷达可以自动调整灵敏度是雷达的虚警率保持不变，即表现为恒虚警率。那么为什么一定要保持恒虚...

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，...

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..

在计算神经网络的层数时，只计算具有计算能力的层，而输入层只是将数据进行输入，无计算过程，所以层数：隐藏层层数+1个输出层。

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.

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：pythonfor i in range(1,10):print(i)C++#include