雷达原理视频，雷达原理是超声波还是电磁波

同步加速器！

导入编号为NP

import tensorflow as tf

# loadcaptureddataandparametersfromthedisk。

data，settings=load_data (

# \’ data \’ containsthecaptureddatain 2d array。

# firstdimensionsisindexofthesweeponthepath

# andsecondisrawvaluesofthesweepfromadc。

# platformmovementspeedduringthemeasurement。

v=settings[\’v\’]

# samplerateofthedigitizedsignal。

fs=settings[\’fs\’]

# Sweep length。

tsweep=settings[\’tsweep\’]

# Bandiwdth of the sweep。

bw=settings[\’bw\’]

# RF center frequency of the sweep。

fc=settings[\’f0\’] bw/2

# Time between the sweeps。

tdelay=settings[\’tdelay\’]

# Sweep rate。

伽玛=bw/tsweep

# Number of captured sweeps。

sweep_samples=Len(data[0] ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) sweep _ samples ) ) ) ) swep _ samples ) ) ) ) ) ) swata ) ) ) data ) sta )

# positiondifferencebetweenthecapturedsweeps。

Elta_x=(tsweeptdelay ) * v

# Wavenumber axes

kx=NP.linspace(-np.pi/delta_x，NP.pi/Delta_x，len ) data )

dkr=NP.linspace((4*np.pi/c ) )-*(bw/2 )，)4*NP.pi/c ) ) bw/2 )，sweep_samples ) ) )。

kr=(4*NP.pi/c ) *fc dkr

ky0=(kr[0]**2-kx[0]**2) **0.5

ky _ delta=kr [1]-kr [0] # samespacingaskrtoavoidaliasingduringinterpolation。

# Ky axis after interpolation。

ky_interp=NP.arange(ky0，kr[-1]，ky_delta ) )。

导入编号为NP

import tensorflow as tf

# loadcaptureddataandparametersfromthedisk。

data，settings=load_data (

# \’ data \’ containsthecaptureddatain 2d array。

# firstdimensionsisindexofthesweeponthepath

# andsecondisrawvaluesofthesweepfromadc。

# platformmovementspeedduringthemeasurement。

v=settings[\’v\’]

# samplerateofthedigitizedsignal。

fs=settings[\’fs\’]

# Sweep length。

tsweep=settings[\’tsweep\’]

# Bandiwdth of the sweep。

bw=settings[\’bw\’]

# RF center frequency of the sweep。

fc=settings[\’f0\’] bw/2

# Time between the sweeps。

tdelay=settings[\’tdelay\’]

# Sweep rate。

伽玛=bw/tsweep

# Number of captured sweeps。

sweep_samples=Len(data[0] ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) ) sweep _ samples ) ) ) ) swep _ samples ) ) ) ) ) ) swata ) ) ) data ) sta )

# positiondifferencebetweenthecapturedsweeps。

Elta_x=(tsweeptdelay ) * v

# Wavenumber axes

kx=NP.linspace(-np.pi/delta_x，NP.pi/Delta_x，len ) data )

dkr=NP.linspace((4*np.pi/c ) )-*(bw/2 )，)4*NP.pi/c ) ) bw/2 )，sweep_samples ) ) )。

kr=(4*NP.pi/c ) *fc dkr

ky0=(kr[0]**2-kx[0]**2) **0.5

ky _ delta=kr [1]-kr [0] # samespacingaskrtoavoidaliasingduringinterpolation。

# Ky axis after interpolation。

ky_interp=NP.arange(ky0，kr[-1]，ky_delta ) )。