clc;
clear all;
close all;
% x=0.5;
% T_pluse_width=2e-6;
% T_detection_threshold=x*(1e-6/T_pluse_width);%单位
s_noise=0.05 * randn(1, 100000);
x1=zeros(1,100000);
x2=zeros(1,100000);
x3=zeros(1,100000);
%雷达1
% PRI1=197;%us
% T1=2e-6;%脉冲宽度
% x1_start=0.0001;
% x1_range=100000;
% x1(x1_start:PRI1:x1_range)=1;%x(2:pri_3:x_range)+1;
% x1=s_noise+x1;
% 雷达2
% PRI2=332;%us
% T2=2e-6;%脉冲宽度
% x2_start=0.00001;
% x2_range=100000;
% x2(x2_start:PRI2:x2_range)=1;%x(2:pri_3:x_range)+1;
% x2=s_noise+x2;
% 雷达3
PRI3=515;%us
T3=2e-6;%脉冲宽度
x3_start=1;
x3_range=100000;
x3(x3_start:PRI3:x3_range)=1;%x(2:pri_3:x_range)+1;
% x3=s_noise+x3;
x=x3+s_noise;
for i=1:100000%去噪
if x(1,i)<0.5
x(1,i)=0;
end
end
%脉冲个数
s_number=0;
for i=1:100000
if x(1,i)~=0
s_number=s_number+1;
end
end
%到达时间
y_daodashijian=zeros(1, s_number);
a=1;%此程序所有a均用来暂存数据
for i=1:100000
if x(1,i)~=0
y_daodashijian(1,a)=i;
a=a+1;
end
end
%到达时间排序(冒泡排序)
a=0;%此程序所有a均用来暂存数据
for i=1:( s_number-1)
for j=1: s_number-i
if y_daodashijian(1,i)>y_daodashijian(1,i+1)
a=y_daodashijian(1,i+1);
y_daodashijian(1,i+1)=y_daodashijian(1,i);
y_daodashijian(1,i)=a;
end
end
end
figure;
% stem(y_daodashijian,'Marker','none');%验证是否排好序
for t=1:1
s_jiange=zeros(1,s_number-t);
for i=1:(s_number-t)
s_jiange(1,i)=y_daodashijian(1,i+t)-y_daodashijian(1,i);
end
%正常令5us为一个箱,10000us应该有2000箱子,但是观察到相邻脉冲间隔
% 最大不到200us,所以设置40个箱
s_xiang=zeros(1,10000)
for i=1:10000
for j=1:(s_number-t)
% if (s_jiange(1,j)>=5*(i-1))&&( s_jiange(1,j)<(i*5))
if s_jiange(1,j)==i
s_xiang(1,i)=s_xiang(1,i)+1;
end
end
end
s_jieguo=zeros(1,10000);
for i=1:10000
s_jieguo(1,i)=s_xiang(1,i);
end
figure(t);
stem(s_jieguo,'r','Marker','none');
hold on;
x_kebiancanshu=0.4;
k=0.15;
C=t;
xpri=(1e-10:0.1:1200);
y=x_kebiancanshu*(s_number-C)*exp(-xpri/k/2000);%coeff1*time*10^6
%N为直方图小区间个数(箱数)
plot(xpri,y) %门限
title(['第',num2str(t),'阶SDIF直方图'])
xlabel('脉冲到达时间(TOA)间隔差值/us');ylabel('统计数量/个');
axis([0 1200 0 500]);
end
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更新于2025-08-07
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信号分选是雷达信号处理中的一个重要环节,它旨在从混合信号中识别并分离出感兴趣的特定信号。SDIF(Signal Detection and Identification Function)序列差直方图算法是一种用于信号分选的有效方法,尤其在应对噪声环境下的信号检测时表现出较高的性能。在MATLAB环境下,我们可以利用编程来实现这一算法,从而进行仿真分析。
我们需要理解SDIF的基本概念。SDIF通过计算连续样本之间的差值来检测信号的存在。当信号存在时,样本差值会呈现出特定的分布特征,而噪声则通常导致随机分布。通过构建序列差直方图,我们可以观察这种分布,从而判断是否存在目标信号。
在MATLAB中实现SDIF序列差直方图算法,通常包括以下步骤:
1. **数据预处理**:输入的数据可能包含噪声和信号,首先需要进行滤波处理,如使用低通滤波器去除高频噪声,提高信噪比。
2. **计算序列差**:对连续的采样点求差,得到新的序列。这一步骤能够突出信号的变化特性,降低噪声的影响。
3. **设定阈值**:根据预处理后的数据特性,设定合适的阈值,用于区分信号变化与噪声波动。
4. **生成直方图**:将序列差的分布绘制成直方图,直方图的峰值或特殊形状可能对应于信号的存在。
5. **分析直方图**:通过直方图的统计特性,如峰度、偏斜度等,可以判断是否存在目标信号。若直方图中存在异常高的峰值或特定模式,很可能意味着信号的出现。
6. **信号分选**:根据直方图的结果,确定信号的存在并进行分类。这可能涉及到进一步的信号处理,如峰值检测、聚类分析等。
在给定的MATLAB源码中,你可以根据实际需求调整参数,比如滤波器类型、阈值设定、直方图的 bin 数量等,以适应不同场景的信号分选任务。同时,代码中可能包含了相关的文章链接,提供了关于SDIF序列差直方图算法的理论背景和仿真结果的详细解析,这对于深入理解和优化算法非常有帮助。
SDIF序列差直方图算法是一种实用的信号处理工具,特别适用于雷达或通信系统中的信号检测。MATLAB作为强大的科学计算环境,为实现和验证这类算法提供了便利。通过对源码的分析和修改,我们可以更深入地了解信号处理的原理,并将其应用到实际问题中。


编程难孩
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