基于极坐标格式算法的聚束式SAR成像matlab

初版代码，正侧视条件下，进行脉内运动补偿和距离徙动补偿，参考文献请看2021年国防科大的博士论文《微小型无人机载FMCW-SAR成像技术研究与系统实现》，这是我认为写的最详细公式最规范的一篇博士论文，有Ian. G. Cumming的风格，非常推荐！

matlab代码——————FMCW_SAR点目标成像，调频连续波FMCW点目标成像代码

里面每一行代码都有备注，两种衍射都能调出来，可根据需要调光屏距离，图案可视化也可根据需要调整，但个人认为已经是挺好看了~ 使用说明： 1.如果有一定的基础知识储备，直接跟着注释看代码理解 2.如果想直接拿图： a.代码中z1,z2可用于调两个图的观察屏距离，绘图部分代码可以调标签的位置 b.其他的参数设置也都可调 c.自主绘制白底黑色的图案可以替换bmp文件得到不同的衍射屏形状 3.如果代码乱码，则是matlab编码格式不同，可以自行调整编码格式或者直接转为txt文件

matlab实数编码代码快照压缩成像（PnP-SCI）的即插即用算法 这个软件库包含了纸张的MATLAB代码插件和播放算法大型快照压缩成像在计算机视觉IEEE / CVF会议和模式识别（CVPR）2020（口服）的，和。 图1.使用提议的PnP-SCI算法以深去噪器作为图像/视频先验，重构为大型Football视频（3840×1644×48） ，表示为PnP-FFDNet（右下）。 为了进行比较，左下和右上分别显示了地面真实情况和使用GAP-TV（ICIP'16）的结果。 所拍摄的图像（左上角）尺寸为UHD（3840×1644），并从快照测量中恢复了48帧。 Football视频来自。 快照压缩成像（SCI） 快照压缩成像（SCI）提出了一个问题，我们可以将多维视觉信息编码为低维采样。 因此，如图2所示，SCI指的是对快照中的三维或二维数据使用不同的掩码（或编码Kong径）进行编码，如图2所示。典型的应用是高速成像（在时间上具有变体蒙版），高光谱成像（具有光谱变体蒙版），光场成像（具有角变体蒙版）以及同时进行多维成像和传感。 图2.视频SCI的感测过程（左）和使用建议的PnP-FFDN

ar模型matlab代码HRAN-快速fMRI的生理噪声去除 我们创建了一种统计工具来估算和消除快速功能磁共振成像中的生理噪声（）。 我们的代码已获得MIT许可，没有任何保证。 下面，我们描述实现该软件的步骤： 先决条件 HRAN是在MATLAB 2018和2019（）中创建和测试的。 HRAN使用chronux工具箱，该工具箱可在上找到。 下载MATLAB和chronux之后，请通过添加以下行将脚本定向到相应的目录： addpath(genpath( ' /PATH/chronux ' )) 其中PATH是chronux目录的路径。 正在安装 我们的实验室Git-上提供了HRAN软件包。 我们建议运行HRAN_demo_nifti.m或HRAN_demo_simulated.m脚本，以测试程序是否已成功下载。 跑步 估计生理频率 如HRAN_demo_nifti.m和HRAN_demo_simulated.m ，首先使用以下输入参数根据解剖学定义的ROI（例如心室）估算生理频率： % TR, moving window length, percent overlap inputPar

2012年Science上最新的关于光声成像的综述，非常不错

由于目标的机动，在ISAR回波完成距离向压缩后，会出现明显的目标散射点跨距离单元的徙动，导致直接对方位向成像无法实现较好的聚焦效果。因此，一维距离向的包络对齐是ISAR成像过程中不可避免的处理流程。该函数代码通过整体相关法实现了目标一维距离像序列的包络对齐操作，有较好的实验效果。

matlab算法，工具源码，适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。 Matlab（Matrix Laboratory）是一种专为数值计算和科学与工程应用而设计的高级编程语言和环境。在算法开发和实现方面，Matlab具有以下一些好处： 1. 丰富的数学和科学函数库：Matlab提供了广泛的数学、信号处理、图像处理、优化、统计等领域的函数库，这些函数库可以帮助开发者快速实现各种复杂的数值计算算法。这些函数库提供了许多常用的算法和工具，可以大大简化算法开发的过程。 2. 易于学习和使用：Matlab具有简单易用的语法和直观的编程环境，使得算法开发者可以更快速地实现和测试他们的算法。Matlab的语法与数学表达式和矩阵操作非常相似，这使得算法的表达更加简洁、清晰。 3. 快速原型开发：Matlab提供了一个交互式的开发环境，可以快速进行算法的原型开发和测试。开发者可以实时查看和修改变量、绘制图形、调试代码等，从而加快了算法的迭代和优化过程。这种快速原型开发的特性使得算法开发者可以更快地验证和修改他们的想法。 4. 可视化和绘图功能：Matlab具有强大的可视化和绘图功能，可以帮助开发者直观地展示和分析算法的结果。开发者可以使用Matlab绘制各种图形、曲线、图像，以及创建动画和交互式界面，从而更好地理解和传达算法的工作原理和效果。 5. 并行计算和加速：Matlab提供了并行计算和加速工具，如并行计算工具箱和GPU计算功能。这些工具可以帮助开发者利用多核处理器和图形处理器（GPU）来加速算法的计算过程，提高算法的性能和效率

ISAR成像自聚焦算法，PGA算法