一,CFAR基础知识介绍 简介 恒虚警检测技术是指雷达系统在保持虚警概率恒定条件下对接收机输出的信号与噪声作判别以确定目标信号是否存在的技术. 前提 由于接收机输出端中肯定存有噪声(包括大气噪声.人为噪声.内部噪声和杂波等),而信号一般是叠加在噪声上的.这就需要在接收机输出的噪声或信号加噪声条件下,采用检测技术判别是否有目标信号. 误差概率 任何形式的判决必然存在着两种误差概率:发现概率和虚警概率.当接收机输出端存在目标回波信号,而判决时判为有目标的概率为Pd,判为无目标的概率为1-Pad.当接…
一.标记-清除算法(Mark-Sweep) 这种算法分为"标记"和"清除"两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收所有被标记的对象. Mark-Sweep 算法是最基础的收集算法,几乎所有的收集算法都是基于这种思路并对其不足进行改进而得到.它的不足之处主要有两个: 效率问题.标记和清除两个过程的效率都不高: 空间问题.标记清除之后会产生大量的内存碎片,空间碎片太多可能会导致在需要分配较大对象时,无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集…
前言 本文汇集CA.SO.GO.OS.杂波图等恒虚警算法的门限因子求解方法及其函数 1,CA-CFAR [非常简单,可以直接求解] %% 均值恒虚警_门限因子计算公式 %% 版本:v1 %% 时间:2019.11.08 %% 终版[不在优化] function [ alpha ] = form_ALPHA_ca( PFA,N ) %FORM_ALPHA_CA 此处显示有关此函数的摘要 % PFA:虚警概率 % N:参考单元个数 alpha=N.*(PFA.^(-1./N)-1); end 2,S…
这里的高斯模糊采用的是论文<Recursive implementation of the Gaussian filter>里描述的递归算法. 仔细观察和理解上述公式,在forward过程中,n是递增的,因此,如果在进行forward之前,把in数据先完整的赋值给w,然后式子(9a)就可以变为:    w[n] = B w[n] + (b1 w[n-1] + b2 w[n-2] + b3 w[n-3]) / b0:     --------->     (1a) 在backward过程中…
文件下载地址: https://github.com/mufasa007/myblog/tree/master/%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E6%97%A0%E7%BA%BF%E7%94%B5%E7%B3%BB%E5%88%97%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89%E5%87%A0%E7%A7%8D%E5%B8%B8%E8%A7%81%E7%9A%84%E5%B9%85%E5%BA%A6%E5%88%86%E5%B8%83%E5%87%BD%E6%95%B0%EF%B…
概要 本章介绍二叉堆,二叉堆就是通常我们所说的数据结构中"堆"中的一种.和以往一样,本文会先对二叉堆的理论知识进行简单介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现:实现的语言虽不同,但是原理如出一辙,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,请不吝指出! 目录1. 堆和二叉堆的介绍2. 二叉堆的图文解析3. 二叉堆的C实现(完整源码)4. 二叉堆的C测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3…
July   二零一一年一月 本文主要参考:算法导论 第二版.维基百科. 一.Dijkstra 算法的介绍 Dijkstra 算法,又叫迪科斯彻算法(Dijkstra),算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题.举例来说,如果图中的顶点表示城市,而边上的权重表示著城市间开车行经的距离,Dijkstra 算法可以用来找到两个城市之间的最短路径. 二.图文解析 Dijkstra 算法 ok,经过上文有点繁杂的信息,你还并不对此算法了如指掌,清晰透彻.没关系,咱们来幅图,就好了.请允许我再…
Newtonsoft.Json C# Json序列化和反序列化工具的使用.类型方法大全   Newtonsoft.Json Newtonsoft.Json 是.Net平台操作Json的工具,他的介绍就不多说了,笔者最近在弄接口,需要操作Json. 以某个云计算平台的Token为例,边操作边讲解. Json 转为 Model 将 Model 转为 Json 将 LINQ 转为 JSON Linq 操作 命名空间.类型.方法大全 另外附上 百度AI 文字识别 Json 及其模型类 Newtonsof…
分布式理论系列(二)一致性算法:2PC 到 3PC 到 Paxos 到 Raft 到 Zab 本文介绍一致性算法: 2PC 到 3PC 到 Paxos 到 Raft 到 Zab 两类一致性算法(操作原子性与副本一致性) 2PC 3PC 协议用于保证属于多个数据分片上的操作的原子性.这些数据分片可能分布在不同的服务器上,2PC 协议保证多台服务器上的操作要么全部成功,要么全部失败. Paxos Raft Zab 协议用于保证同一个数据分片的多个副本之间的数据一致性.当这些副本分布到不同的数据中心时…
[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓…