06 2024 档案
摘要：硕士论文：《SAR 回波数据恢复与成像方法研究》 ——吴涓萍 燕山大学 相位恢复SAR成像：相位信息是判定信号的不可或缺的资料，在图像信息中，相位信息部分占全部 信息的百分之七十以上，可见，相位信息甚至比幅度信息更为重要。 硕士论文：《高度向数据缺失SAR三维成像算法研究》 ——马宇欣 电子科技大学
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摘要：目的：在MATLAB中去除imagesc()白边，去除图片的白边，可以将图片复制到word中的表格中显得更加紧凑。 示例代码如下： figure;imagesc(sarImageNormalization);colormap jet;axis xy; set(gca,'Position',[0 0
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摘要：计划 1.总结插值方法，准备汇报； 2.缺失数据恢复方法的文献阅读。 文献阅读 关于缺失数据恢复方法的相关文献： [1]马宇欣. 高度向数据缺失SAR三维成像算法研究[D].电子科技大学,2024. 高度向数据缺失会严重影响目标成像结果，且缺失度越高成像质量越差。同等的缺失度下，均匀缺失会产生栅瓣效
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摘要：在近场成像中，基于“走停走”的假设，没有考虑雷达在采样过程中的运动误差。 在实际系统平台中，雷达运动速度100mm/s，这个运动速度会不会对成像结果有很大影响呢？ 同样地，在近距离场景中也忽略了距离徙动，从相关文献来看这个影响也应该是很小的。
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摘要：效果图： 参考： MATLAB | 一行代码生成箭头坐标轴，为坐标轴增添箭头
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摘要：直线的表达方式： 参考： https://baike.baidu.com/item/两点式/577664
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摘要：计划 继续研究插值技术，探讨插值对欠采样混叠数据的恢复，各插值函数在频域的表达式。 文献阅读 对利用插值恢复缺失数据的相关文献进行阅读： [1] 肖小春,陈麒龙.灯浮标位置数据缺失条件下的插值模型研究[J].中国水运(下半月),2023,23(08):38-40. 摘要：为了修复缺失的灯浮标位置数据
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摘要：实验 高度向稀疏采样造成的整行缺失使得在高度向上出现严重混叠现象， 对高度向稀疏采样的数据首先利用线性插值恢复补全，再将部分插值去掉，以模拟二维随机降采样。 实验结果说明上述方法并不好。 高度向50%稀疏直接成像： 高度向50%稀疏-不动迭代成像： 高度向50%稀疏-线性插值后成像： 高度向50%稀
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摘要：过采样与欠采样&图像重采样（上采样&下采样） 研究图像插值技术：2016年苏州大学的钟宝江等人《图像插值技术综述》[1] 图像插值利用图像已知采样点的灰度值估计未知采样点的灰度值，是图像数据的一种生成过程 。 图像插值的目的在于通过升采样的方式提高图像的分辨率。 插值分类 线性插值 1. 最邻近插值
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摘要：文献阅读 2021年伊朗谢里夫理工大学Zamani H等人在IEEE TAP上发表Quality Improvement of Millimeter-Wave Imaging Systems Using Optimized Dual Polarized Arrays[1] 背景：使用极化分集天线，可
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摘要：问题 笔者在使用MATLAB中的VolumeViewer时，出现一打开就卡死的情况，而以前从未出现过。 卡死后只能使用任务管理器强行终结MATLAB进程，再次打开MATLAB会报上一次的错误：低级图形问题。 解决方法 试验了重启电脑、重装驱动和重装MATLAB后都无效果。 通过查看参考手册： 笔者这
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摘要：计划 插值方法的调研 适用于毫米波成像的插值方法，特别考虑高度向稀疏性数据(均匀稀疏和非均匀(随机)系数) 优化方法的调研 类似于不动点迭代的优化应该还有很多，检索学习一下，目的是消除采样数据中或成像结果中的噪声或伪影(artifacts)。 文献阅读
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摘要：结构相似度(structural similarity index measure, SSIM)[1] MATLAB中内置了SSIM计算函数，SSIM∈[0,1]，SSIM越接近1，则实验图像与参考图像越相似。 ssimval = ssim(A,ref); 参考：（转载）除了 MSE loss，也可
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摘要：分析：高度向稀疏的采样数据是整行缺失的，每一列上都缺失了大量数据，这可能造成高度向的混叠现象，但是每一行上是没有缺失数据的，这说明方位向应该是不会出现混叠现象。 考虑到上述现象，对于三维成像，可不可以先实现距离-方位向的二维成像，而后再实现高度向的聚焦，进而实现三维成像。 想法：首先针对每一行采样数
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摘要：Markdown教程：https://markdown.com.cn/ Markdown 是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，Markdown文件的后缀名便是“.md”。
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摘要：1.jbb0523博主有记录很多压缩感知和优化算法的帖子，给出了很多压缩感知重构算法的代码和实例，给了我很大帮助。 https://blog.csdn.net/jbb0523?type=blog 2.复旦大学的副研究员李豪在知乎专栏分享的关于压缩感知的基础知识非常形象易懂，可作为压缩感知的入门科普。
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摘要：阅读文献： IWAGPR会议文章《浅埋物体微波全息反演的误差评估》[1] 讲的是微波全息成像在地雷探测(land mine detection)的应用，基于SAR理论增大扫描面积可降低误差，提高成像精度。 评论：这不是肯定的吗，根据SAR理论，图像分辨率与合成孔径大小有关，合成孔径越大，图像分辨率越
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摘要：1.谷歌学术镜像: https://xueshu.lanfanshu.cn/ 2.ConnectedPapers: https://www.connectedpapers.com/ 可以检索与一篇文献相关的其他文献，并给出了连线关系图。 3.Web of Science: https://webof
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