fmcw_range_profile — RANGEDOPPLER process op

• 데이터 종류: beatcube → signal

• 호출: import rangedoppler; rangedoppler.fmcw_range_profile(cube, chirp=None, antenna=None, normalize=False)(또는 opsrangedoppler.get("fmcw_range_profile"))

사용법

거리만의 프로파일: 고속시간 FFT 크기를 나머지 축에서 평균한 것.

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

The 1-D marginal of :func:range_doppler_map — what a static scene needs,

and what a single chirp can give. Magnitudes are averaged (never the complex

values) over chirps and antennas, so the average is independent of the

target's velocity and angle: `|FFT|` does not rotate with the Doppler

phase, only the phase does.

Bin `j is j * c*f_s/(2*S*N_s) metres. With normalize=True` a

bin-centred target of amplitude `a peaks at exactly a`.

*chirp* / *antenna* select one slice instead of averaging. Returns a 1-D

float64 array of length `n_samples — a plain signal, so :mod:dsp` and

:mod:funct1d (`find_peaks, smooth_funct_1d_gauss, spectrum`)

apply to it directly.

Raises `ValueError: as :func:range_doppler_map`, plus an

out-of-bounds *chirp* index.

자세한 사용 가이드

• fmcw_range_doppler 패밀리 가이드

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• fmcw_range_doppler — py -3.11 examples/fmcw_range_doppler.py

타입이 이어지는 다음 연산자(signal 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(process)

fmcw_window_apply · range_doppler_map · range_doppler_peaks

*Provenance: rangedoppler.py — RANGEDOPPLER 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

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