基于SAD算法的图像处理

matlab程序，分析复杂网络时使用以美国航空网数据集为例将txt文件中的数据集改为--邻接矩阵--形式进行保存转换结果为无向、无权图a为节点个数（可随意设）为了执行简单，函数没有设置参数，大家直接在程序里改参数a的值

学习matlab以及雷达信号处理的资料，关于雷达信号处理的matlab代码以及指导。ABSTRACTThe Modeling and Simulation of radar signal plays an important role in the design ofmodem radar system. This paper analyses the statistical model of target echo and clutter receivedy radar.in the simulation for target echo, First we analyse the mathematical expression for radartarget echo on the base ofradar equation. Second, presenting three main calculational methods ofthe deterministic model of Radar Cross Section(RCS), and introducing the calculational formulafor some simple object, some average RCS data of familiar objects in microwave bandMeanwhile, the statistical model of RCs - Swerling model are studied and the method toproduce the Swerling sequences be given. Third, two algorithms for producing unifomdistribution are analysed thoroughly by us-mid-square method and linear congruential methodThrough the comparision of the performance of the two algorithms, we select the latter toproduce the uniform distribution sequence in (0, 1). Fourth, presenting the primary principle ofline array and simulating the target echo received by ULA, Fifth, we derive the mathematicalquation of the instantaneous DOA, when the target moving in line and in the same plane asULAThis paper simulates the correlated-coherent radar clutter model. First, presenting the basictheory of zero memoriless nonlinear method and sphere invariable random process method,thedifferent fields where the four amplitude distributions(rayleigh, log-normal, weibull, k)can beapplied in. Second, analyzing three algorithms to design shaping filter AR model, minimunphase. frequency sampling. After comparing the correlation performance of sequences which aregenerated in these algorithms separately, we decided to use frequency sampling method has thebest performance to design shaping filter. Third, this paper analyse clutter models which submitGauss power spectrum and forenamed four amplitude distributions. Meanwhile, we introduce thenoncentral chi-square gamma distribution that can interpret the physical reason of radar clutterbetter. Fourth, we simulate different clutter models, the result is useful for practical workKey words: target echo; clutter; shaping filter; ZMNL; SIRP第I页信息T程大学硕十学位论文表目录表1几种简单形状几何目标的RCS计算式表2微波波段常见目标统计平均RCS数据表3不同条件下韦布尔分布的形状参数第V页信息工程大学硕士学位论文图目录图1舍取法示意图图2舍取法与理论值的比较,图3平方取中法所得序列4省垂10图4乘同余法所得序列10图5平方取中法所得序列4.·■·『▲晶图6乘同余法所得序列,,。。。,11图7线阵列天线示意图●命12图8相位扫描原理13图9距离参考点z的阵元接收单目标平面波信号.14图10阵列信号模型图11回波信号波形16图12MsIC算法估计空间谱16图13回波信号波形16图14 MUSIC算法估计空间谱16图153个目标信号示意图.17图163个目标的MSTC算法估计空间谱17图17目标在阵列平面内做直线运动,18图18ZMAN法产生杂波原理图.23图19SIRP法产生杂波原理图bD画24图20成形滤波器工作模型24图21相关杂波波形图22杂波概率密度函数身●25图23杂波功率谱密度图24成形滤波器示意图图25三种不同方法的相关系数比较568图26三种不同方法的相关系数比较bp非9图27三种不同方法的相关系数比较29图28相于瑞利分布杂波产生模型图29相于杂波实部图30相干杂波虚部000图31杂波概率密度函数.31图32杂波功率谱密度31第页信息工程大学硕于学位论文图33相关对数正态分布杂波产生模型31图34相关杂波波形.32图35杂波概率密度函数32图36杂波功率谱密度。32图37相干对数正态分布杂波改进模型图38相干杂波实部35图39相于杂波虚部35图40杂波概率密度函数35图41杂波功率谱密度35图42相关韦布尔分布杂波产生模型36图43高斯超几何函数理论与实际值的比较图44应用变换公式后理论与实际值的比较A图45不同阶次时渐近曲线的比较37图46不同阶次的高斯超几何函数理论与实际值的比较37图47相关杂波波形∴鲁會·非..38图48杂波概率密度函数曾·◆·↓鲁·参◆伊●38图49杂波功率谱密度,,,,,,38图50相干韦布尔分布杂波产生模型38图51相干杂波实部41图52相干杂波虚部图53杂波概率密度函数鲁·看参·命鲁鲁PD鲁命會曹會请鲁■P鲁41图54杂波功率谱密度,,,图55不同N时NG的概率密度函数■■·D43图56三种分布概率密度函数的比较.43图57NG分布杂波产生模型图58杂波波形图59杂波概率密度函数45图60杂波功率谱密度图61相关K分布杂波产生模型图62相关杂波波形图63杂波概率密度函数·◆···曾·47图64杂波功率谱密度,47图65相干K分布杂波产生模型48图66相于杂波实部第Ⅴ页信息了程大学硕土学位论文图67相干杂波虚部9图68杂波概率密度函数49图69杂波功率谱密度…,。,,。。49第VI萸独创性声明所提交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中标注和致谢的相关内容外,论文中不包含其他个人或集体已经公开的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意学位论文题目:罾达回信建模研沿学位论文作者签各:剑奇日期:乙年月26学位论文版权使用授权书本人完全了解信息工程大学有关保留、使用学位论文的规定。本人授权信息工程大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档,允许论文被查阅和借阅;可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(涉密学位论文在解密后适用本授权书。)学位论文题H雷达回信建模仿研强去学位论文作者签名日期:20年白月26日你者指导教师名二大种日期206年6月6日信息「程人学硕士学位论文第一章绪论1.1课题的背景及意义现代雷达系统日益变得复杂,难以用简单直观的分析方法进行处理,这就促进了霞达仿真方法的推广。雷达系统仿真就是用计算机软件来建立雷达系统的模型,利用数字计算机技术来逼真地复现雷达工作的动态过程,它是计算机技术、数字模拟技术和雷达技术相结合的产物。具体地说,仿真的对象是雷达系统,它包括雷达本身、雷达目标及目标环境仿真的手段是计算机和数字信号处理技术;仿真的方式和目的就是为雷达系统建模,并尽可能真实地复现蕴含雷达系统动态工作模式、雷达目标及目标坏境信息的雷达信号。这里所讲的“复现”就是重现雷达信号的产生、传递、处理等动态过程。从时间关系上看,就是重现一个随机的时间序列。目标国波信号与目标形状、截面积RCS和天线波束的照射方向等有密切的关系。在杂波背景下检测出雷达目标也是雷达信号处理的一个重要课题,杂波模型的统计特性直接影响雷达最住检测器的设计。对杂波的建模与仿真是利用雷达最佳检测理论来设计最佳检测器结构的重要手段本文的目的是总结雷达接收目标回波、杂波的数学模型,针对目标回波信号和杂波信号进行仿真研究,模拟出幅度服从一定分布并同时具有一定功率谱的杂波信号序列。在没有雷达系统前端的情况下,对系统后级信号处理部分进行调试和测试,为现代雷达系统的设计、分析和效能评估提供了理论依据1.2国内外研究现状雷达的作用距离、分辨能力、测量精度和单值性等性能指标对信号处理技术提出越来越高的要求。在实现最佳处理并保证一定信噪比的前提下,测量精度和分辨力对信号形式的要求是一致的。我们通常根据不同的情况,结合雷达截面积RCS及其起伏特性,对目标信号进行建模仿真M&S)真实的世界是错综复杂的,要为其建立精确的数学模型是一件极其困难的事情,而建立的这些数学模型通常是近似片面的,对雷达杂波的研究过程也是如此。雷达杂波仿真技术在几十年的发展过程中,经过了一个由浅到深、由简到繁、由粗到细的过程。目前使用的杂波模型主要有三种方式:(1)描述杂波幅度和功率谱的统计模型;(2)描述杂波散射单元机理的机理模型;③)描述由试验数据拟和δ与频率、极化、俯角、环境参数等物理量之间依赖关系的关系模型。从二十世纪七十年代以来,人们一直致力于雷达统计模型的研究在早期的工作中,认为杂波是~种高斯噪声,为杂波提供了一种结果非常简单的模型。后来通过对窄脉冲雷达的测量发现用高斯分布来描述杂波是不够的,杂波的分布函数表现出个较长的拖尾,明显长于高斯分布模型。因此,在八十年代,人们又提出了对数正态分布和韦布尔分布来拟合数据。随着研究的深入,一种半实验化模型K分布被提出,并逐渐第1页信息丁程大学硕士学位论文成熟起来。在很多情况下,我们把雷达杂波模型看成一个实随机过程。例如,在相干检测时,只保留杂波的同相分量,而丢弃正交分量。然而,雷达的最佳检测是不应该丢弃正交分量的。因为除非在高斯背景下,否则正交分量是同判决有关的。由于在有信号时的信号幅度的概率密度是依赖于杂波的幅度和相位的,如果把杂波当成一个非相干的实过程,就不能满足这个要求。近年来,相干相关杂波的建模仿真引起了人们的广泛关注。目前国内外对杂波的仿真方法主要有零记忆非线性变化法MNL)、球不变随机过程法(SIP和随机微分方程法SDE)ZMNL法可以实现用于描述雷达杂波的几种常用分布的仿真,它易于实现且产生相关雷达杂波序列的速度较快,是目前仿真中最引人关注的方法,但其应用受到功率谱形状等因素的制约。SRP模型属于外生模型,能够独立控制序列的概率密度函数和自相关函数。在相关雷达杂波仿真中,可以用SRP法仿真相关瑞利、韦布尔和K分布杂波。由于受所需仿真序列的阶数及自相关函数的限制,当所需仿真序列较长时,计算负荷很大,不易形成快速算法。SRP法在国内受到的关注不多,基本上停留在基本原理的理解上。SDE法没有SRP法和ZMNL法流行,在国内少有人提及,国外对这方面的研究也不多,且主要用于对通信系统中于扰信号的仿真。根据SDE的理论,它可以通过相关时间来控制序列的相关性1,同样适用于相关雷达杂波的仿真。SDE法实际上是个非线性自回归模型,具有产生速度相当快的优点,但这种方法对概率密度函数有一定的限制。国内在杂波研究方面的某些应用已经进入实用阶段,杂波的模拟已经被运用在内场仿真系统中。另外,有些科研单位也在砑究从实际地图产生真实杂波的仿真方法。1.3论文结构和主要内容本文针对“空间目标搜索截获跟踪能力仿真分析”项目的要求,对雷达目标回波信号和杂波信号的幅度分布、功率谱分布模型进行了分析,在零记忆非线性变换法和球不变随机过程法的基础上对非相于相关和相干相关杂波信号迸行了仿真。本文的具体结构如下第一章“绪论”,总结了雷达系统建模与仿真的发展、特点及其应用,介绍了本课题的来源及主要研究内容,并给出了本文的主要工作和结构第二章“目标回波信号模拟”,在比较产生(0,1)均匀分随机序列的平方取中法和线性同余法后,采用线性同余法的特例一乘同余法,产生了(0,1)均匀分布随机序列;分析了描述雷达截面积起伏的四种 Swerling模型,并给出了产生与之对应的信号幅度的方法。对目标的波达方向固定不变以及目标在线阵平面内做直线运动时的瞬时波达方向表达式进行分析,并结合雷达方程对等距线阵接收目标回波信号进行了仿真。第三章“杂波建模仿真”,对雷达杂波统计模型迸行了深入分析,通过比较设计成形滤波器的三种方法(AR模型法、最小相位法、频率抽样法)生成序列的相关特性,采用频率第2页

香农熵shannon计算的matlab函数代码(PCNN程序中的终止指标作者-兰州理工大学)

张文修的一本比较经典的粗糙集理论的教材，感兴趣的可以参考下00140230西安交通大学数学研究生教学丛书粗糙集理论与方法张文修吴伟志梁吉业李德玉编著2001内容简介本书系统地介绍了粗糙集理论的基本内容与方法,力图概括回内外最新成果主要内容有粗糙集的基本概念,粗糙计算方法,粗糙集的代数性质与粗糙逻辑,粗幡集的各种推广模型,粗糙集与其他处理不确定或不精确问邀理论的联系以不完备信息系统下的粗糙集方法本书可作为计算机科学应用数学、自动控制、信息科学和管理工程等专业的高年级学生及研究生的教材,也可作为研究粗橢集理论与方法的科技人员的参考书书在版编目CI据粗糙集理论与方法/文修等编著.北京:科学出版社,2001酉安交道大学数学研究生教学丛书)1sBN70307984.租…山.张…Ⅲ.粗糙集Ⅳ.Ol44中图娅本图书馆CIP数据校字(2000第69236号科學当腹越出版北京东监域根北]6号鄙蝙;117斯音刮厂郾刷科学出版社发行各她新华书店经销200H年月第版开本:F5(72×1020年7月第一次印剧印张:1434型数:1-3000字数:25100定价:22.00元(如有印质量间题,我社负资调换〈新欣当今,社会巳经齿入了恻络信息时代,计算机与网络信息技术的飞速发展使得各个领域的数据和信息急剧增加(信息爆炸),并且由于入类的参与使数据与信息系统中的不确定性更加显著(复杂系统)如何从大量的、杂乱无章的、强一扰的数据(海量效据)中挖掘潜在的、有利用价值的信息(有用知识这给人类的智能信息处理能大提出了所未有的挑战.由此产生了人工智能併究的一个崭新领城——数据挖掘(ⅠM和数据库知识发现(KDD在IM和KD诸多方法中,粗糙集理论与方法对于处理复杂系统不失为一种较为有效的方法,因为它与概率方法模糊集方法和证据理论方法等其他处理不确定性问题理论的最显著约区别是它无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息当然,由于该理论未能包含处理不精确或不确定原始数据的机制,所以与其他处理不确定性问题的理论有很强的互补性相糙集理论是波兰数学家 Z Pawiak于1982年提出的一种数据分析理论由于最初关于粗糙集理论的研究主要集中在波兰,因此当时并没有引起国际计算机界和数学界的重视,研究地域仅局限于东欧一些国家.直到1990年前后,由于该理论在数据的决策与分析、模式识别、机器学习与知识发现等方面的成功应用,才逐渐引起了世界各国学者的广泛关注.1991年 Z Pawlak的专著《料糙集—关于数据推理的理论》 Rough: Sets-- -Thearetical/etsof Reasoning about Data)的问世,标志着粗糙集理论及其应用的研究进人丁活跃时期.1992年在波兰召开了关于粗糙集理论的第一屈国际学术会议.1995年A(M(απ munication将粗糙集列为新浮现的计算机科学的研究课题.目前粗糙集理论已成为信息科学最为活跃的研究领域之一,同时,该理论还在医学、化学、材料学地理学管理科学和金融等其他学科得到∫成功的应用本书的目的是介绍粗糙集射基本理论与方法以及这理论的研究发展状况.为了闯读方倜,本书对国内外已发表的文章进行了系统化处理,规范了数学概念与符号,在统一的框架下叙述了粗糙集理论的最新研究成果,同时也包含了作者的某些新成果,期望为从事粗糙集理论研究入员和研究生进人这新领域提供捷径鉴于我们从事该领域的研究工作时间较短,加之身知识的局限性,错误与不妥之处在所难免,热忧欢迎广大同仁批评、指止作者2000年8月录第-章粗糙集理论的基本概念§【.1知识与知识库§【.2不精确范嗨,近似与粗糙集…■■■■■■■■§.3知识约简……§1.4知识的依赖性………………………………………16§1.5知识表达系统17§.6决策表『·「TT·■冒■音T曾■鲁?1音曾■上……………19§1.7区分矩阵与区分函数笫二章粗糙集模型的算法262.1信总系统和决策表TT1T1冒量26§22简单分类27氵2.3支持子集………s24决策属性的支持度………kd■p电■山白山§2.5交的计算……………33s26多个条件的支持度■『■冒■■■卩甲■罩卩『■■■b■■d■b山I凸晶d■■34氵2.7函数依赖…………………35§2.8恒等依赖甲干·!■■■冒■1■dh十■m§2.9重要性和核§2.10属性依颊性T甲“■·T曾冒會會十個ql早4■■■個會3§2.11约简T■■第三章般关系下的粗糙集模型…§3.1二元关系与邻城算子……………41§3.2二元关系与粗糙近似算子…43§3,3近似算子的其地定义形式与比较……………4§34近似算子的表示…自■■■■■■4■郾LI卜郾4■■b▲■■■■■■■·甲聊a■b■着郾山晶d§3.5程度粗榧集模型…■■會會■■‘自自自■聊即聊■b■■当dh_画第四章粗糙集代数的公理化方法…*574.1粗糙集理论的构造性方法…rr…"w…5784.2粗糙集理论的公理化方法§4.3构造性方法与公理化方法的关系…………■·■幽日··■■口■甲■【山■中中…6284.4特殊类型的粗糙集代数第五章粗糙集系统的代数结构·「丬■"■·白幽■日■『■早■卜P画■着■昌白晶画聊甲嵋目录§5.1粗糙集的Se代数§5.2粗糙近似宰间血d幽唱幽日日4:bq1即4日日B:甲44日b·甲日甲4:·甲4§5.3粗集和 Nelson代数…■_L啁↓■■■■■b§5.4粗糙概念的代数刻画■■■■■■■■■■■d口口……………85§5.5半群中的粗理想……,……………■■■■93第六章粗糙逻辑与决策■■■■■■■歌■↓■■罩↓卩■l■■罩d■b■■鄢↓■k↓db■■■■b■kd看■郾■■b矗■司■山山d■b古■■98§6,1基于完备信息系统的粗逻辑986.2决策逻辑与决策………………1"""…!…"……s…100§6.3基于不光备信息系统的模态逻辑………………115第七章变榇度粗糙集模型■【■■冒■■甲卓■■■■山d血血個■备量§7.多燃包含关系…123§72咄精度粗槌集模型中的近似集……………………………………124§73集合钓相对可辨别性…………………………-:126§74B近似的性质…128属性钓近似依赖性129§7.6近似约简…甲甲■■■郾通4阝………",130第八章概率粗糙集模型132§8有限论域上概率测度的基本知识……13§8,2信息熵…L唱■LLa133§8.3概卒粗糙集模型∵……T■■■■■■…135§8.4概率粗糙集模型的其他形式1398.5Rys决策与粗糙近似142路呂.6粗糙隶属函数与概念的联合rr1148§8.7知识的不确定性度量§B8概率粗糧集模翘和确定性粗糙集模型的比较………,155第九章模糊粗糙集模型P■s…1589.1模糊集的基本慨念158§9,2糢糊关系………………441·日·日q甲日■_日面如a甲qrpa4P自……·160§93模糊粗糙集………161§9.4甚于三角模的模糊粗欖集模型…:16889.5基于包含度的粗牲集模型……………■■和冒省●·■口■即甲看看D品J§9.6絛正型模糊粗糙集模型……■;;■■山晶;aq41即■血mm■甲甲唱1酥晶日H甲■182§9.7粗糙集与模糊集的比较■■185第十章基于随机集的粗糙集模型187§0,1随机集容度泛函t87§10.2信任函数与似然函数…d幽··『看■备如▲■p甲甲4即申日■鲁自中■暴即l88§10.3基于随机集的粗糙集模型…T·「·■■『■■■■■■Lpd■b10.4近似算子与可能性测度………"…201第十一章不完备信息系统的粗糙集方法……*………………20811.]不完备信息系统忄·■曾■■■·◆I會■■P■冒■鲁會◆4l■§112近似集2078113决策表,决策规则和知识约简……208A11.4区分函数与约简的计算司甲甲■鲁甲甲■■■p211参考文献十個■■1幽"b■213记号表………………….223第一章粗糙集理论的基本概念粗糙集理论是一·种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具,其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策或分类规则.目前,粗集理论已被成功地应用于机器学习、决策分析、过程控制、模式识別与数据挖掘等领域.夲章介绍标准粗糙集理论( Pawlak粗糙集模型}的基本概念,作为后面各章节的基础§1.1知识与知识库投U≠是找们感兴趣的对象成的有限集合,称为论域任何子集X匚U称为U中的个概念或范畴.为规范化起见,我们认为空集也是一个概念,U中的任何概念族称关于U的抽象知识,简称知识本书上要是对在U上能形成划分的那些知识感兴趣.一个划分定义为:价=X1,X2,…,Xn1;XCU,X;≠x,X∩X=,对于i≠j,,1,2U上的族划分称为X于U的个知认库( knowledge base设R是U上的一个等价关系,U/R表示R的所有等价类(或者U上的分类构成的集合,x]R表示包含元素∈I的R等价类…个知识库就是个关系系统K=(UR),其中U为非空有限集,称为论域R是U上的一族等价关系若PCR,且P≠分,则∩P(P中所有等价关系的交集)也是一个等价关系,称为P上的不可区分〔 ndis nihility)关系,记为ind(P),且有n(P)REP这样,Und(P)(即等价关系ind(P)的所有等价美)表示与等价关系族P相关的知识,称为K中关于U的P基本知识(P基本集)为单起鬼,我们用U代替Und(P),ind(P)的等价类称为知识P的基本概念或基本范畴特别地,如果Q∈R,则称Q为K中关于U的Q初等知识,Q的等价类为知识R的Q初等概念或Q初等范畴事实上,P基本范畴是拥有知识P的论域的基本特性换句话说它们是知识的堪本模块同样,我们也可定义:当K=(,R)为一个知识库,ind(K)定义为K中第一章粗糙集埋论的基本概怠所有等价关系的族,记作ind(K)“ind(P)≠PR例1.1绘定一玩具积木的集合U={x1,x2,…,xg},并假设这些积木有不同的颜色(红、黄、蓝),形状(方,圆、三角},体积(小,大).因此,这些积木都可以用颜色形状体积这些知识来描述例如一块积木可以是红色、小而圆的,或黄色、人而方的等如果我们根据某属性描述这些积木的情况,就可以按颜色、形状、体积分类按颜色分类:17337蓝了5;6"一黄按形状分类圆方℃34丁·8角按体积分类大I5,2a换言之,我们定义三个等价关系(即属性):颜色R1,形状R2和体积R3,通过这些等价关系,可以得到下而三个等价类UR1=1{x1,x3,xy},{x25;吧U/R2=1x1,xs,x2,x6},x3,x4,x,!},夏/R3={x2,x7,x81,{x1,x3,x4,x,6这些等价类是由知识库K=(U,R1,R2,R3})中的初等概念(初等范畴)构成的基本范畴是初等范畴的交集构成的,例如下列集合3,x7}∩:x3,x4,3+74{∩{x256783y丁4;了它们分别为R1,R2}的基本范畴,即:红色三角形,蓝色方形,黄色三角形下列集合x3,x?C「x3,x4,x5,xs∩2,7x8={72,x1∩x,x;6∩2,x7,x8}={x2},5x69E845778f它们分别为{R12R2,R3的基本范畴,即红色大三角形,蓝色大方形,黄色大

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