ti的sfcw信号1T1R加窗后解算距离维_matlab与python实现

东方耀

ti的sfcw信号1T1R加窗后解算距离维_matlab与python实现

# 加窗的作用:主峰周围的旁瓣变平缓 更好地提取出目标
# 加窗的坏处:幅值有所降低，SNR降低 主瓣展宽(距离分辨率下降)

1. clear all;close all;clc;
   
2. 
   
3. din_re=load("/media/jiang/AI_Data/DataSets/ZTR/ti_one_chirp_data/one_chirp_data_real.dat");
   
4. din_im=load("/media/jiang/AI_Data/DataSets/ZTR/ti_one_chirp_data/one_chirp_data_imag.dat");
   
5. 
   
6. % figure;subplot(2,1,1);plot(din_re);
   
7. % subplot(2,1,2);plot(din_im);
   
8. 
   
9. % 一共256个采样点，采样率为10MHz
   
10. 
    
11. N=256; %采样点数
    
12. Fs=10e6; %采样率
    
13. B=768e6; %调频带宽
    
14. k=30e12; %调频斜率
    
15. c=3e8; %光速
    
16. 
    
17. din=din_re+j*din_im;
    
18. % figure;plot(abs(din));
    
19. 
    
20. 
    
21. range_win = hamming(N); %加海明窗
    
22. % range_win = 其他窗
    
23. figure;plot(range_win);
    
24. 
    
25. data=din.*range_win;
    
26. figure;plot(abs(data));
    
27. 
    
28. 
    
29. 
    
30. yy=fft(din);
    
31. AY=abs(yy/N);
    
32. f=Fs/(N-1)*(0:N-1);
    
33. figure;plot(f,AY);
    
34. title('FFTshift模值 未加窗');xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');
    
35. 
    
36. yy=fft(data);
    
37. AY=abs(yy/N);
    
38. % f=Fs/(N-1)*(0:N-1);
    
39. figure;plot(f,AY);
    
40. title('FFTshift模值 加窗');xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');
    
41. 
    
42. 
    
43. 
    
44. r=f*c/(2*k);
    
45. % figure;plot(r,AY);
    
46. % title('1D-FFT');xlabel('R/m');ylabel('幅值');
    
47. 
    
48. 
    
49. 
    

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1. # -*- coding: utf-8 -*-
   
2. __author__ = u'东方耀 微信：dfy_88888'
   
3. __date__ = '2022/5/9 下午3:07'
   
4. __product__ = 'PyCharm'
   
5. __filename__ = '22_ti_sfcw_加窗处理'
   
6. 
   
7. from scipy.fftpack import fft, ifft, fftshift
   
8. from scipy.signal import findfreqs, find_peaks
   
9. import numpy as np
   
10. import scipy
    
11. from scipy.signal import get_window
    
12. import matplotlib.pyplot as plt
    
13. import matplotlib.ticker as mticker
    
14. from matplotlib.font_manager import FontProperties
    
15. 
    
16. font_fname = "/usr/share/fonts/wps-office/simfang.ttf"
    
17. font = FontProperties(fname=font_fname)
    
18. 
    
19. # N=256; %采样点数
    
20. N = 256
    
21. # Fs=10e6; %采样率
    
22. Fs = 10e6
    
23. # B=768e6; %调频带宽
    
24. B = 768e6
    
25. # k=30e12; %调频斜率
    
26. k = 30e12
    
27. # c=3e8; %光速
    
28. c = 3e8
    
29. 
    
30. # ti的sfcw信号1T1R加窗后解算距离维_matlab与python实现
    
31. 
    
32. din_re = np.loadtxt("/media/jiang/AI_Data/DataSets/ZTR/ti_one_chirp_data/one_chirp_data_real.dat")
    
33. din_im = np.loadtxt("/media/jiang/AI_Data/DataSets/ZTR/ti_one_chirp_data/one_chirp_data_imag.dat")
    
34. 
    
35. din = din_re + 1j * din_im
    
36. 
    
37. # 矩形窗boxcar  hamming hann blackmanharris  blackman gaussian
    
38. window_name = "blackmanharris"
    
39. window = get_window(window_name, N)
    
40. print("生成窗%s函数的序列：" % window_name, len(window), window[:3], window[-3:])
    
41. 
    
42. # 进行加窗操作
    
43. data = din * window
    
44. 
    
45. # 线程调频的脉冲压缩 是进行 fft
    
46. # f=Fs/(N-1)*(0:N-1);
    
47. x_freq = np.arange(-N / 2, N / 2) * Fs / N
    
48. print("频谱的x轴（这才是正确的）：", len(x_freq))
    
49. 
    
50. y_no_win_freq = fftshift(fft(din, N))
    
51. y_add_win_freq = fftshift(fft(data, N))
    
52. 
    
53. # 线性调频 f转距离range
    
54. r = x_freq * c / (2 * k)
    
55. 
    
56. plt.figure(figsize=(14, 12))
    
57. plt.figure(1)
    
58. plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0.5)
    
59. plt.subplot(3, 1, 1)
    
60. plt.plot(np.abs(din))
    
61. plt.title('时域(复信号abs)', fontproperties=font, fontsize=16)
    
62. plt.xlabel('time/sample_num')
    
63. 
    
64. plt.subplot(3, 1, 2)
    
65. plt.plot(window)
    
66. plt.title('窗函数=%s' % window_name, fontproperties=font, fontsize=16)
    
67. plt.xlabel('time/sample_num')
    
68. 
    
69. plt.subplot(3, 1, 3)
    
70. plt.plot(np.abs(data))
    
71. plt.title('时域(复信号abs)_加窗的', fontproperties=font, fontsize=16)
    
72. plt.xlabel('time/sample_num')
    
73. 
    
74. plt.figure(figsize=(14, 12))
    
75. plt.figure(2)
    
76. plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0.5)
    
77. plt.subplot(3, 1, 1)
    
78. plt.plot(x_freq, np.abs(y_no_win_freq) / N)
    
79. plt.title('未加窗%s信号的幅度谱(归一化)' % window_name, fontproperties=font, fontsize=16)
    
80. plt.xlabel('freq')
    
81. 
    
82. plt.subplot(3, 1, 2)
    
83. plt.plot(x_freq, np.abs(y_add_win_freq) / N)
    
84. plt.title('加窗%s信号的幅度谱(归一化)' % window_name, fontproperties=font, fontsize=16)
    
85. plt.xlabel('freq')
    
86. 
    
87. plt.subplot(3, 1, 3)
    
88. plt.plot(r, np.abs(y_add_win_freq) / N)
    
89. plt.title('加窗%s信号的1D-FFT(归一化)' % window_name, fontproperties=font, fontsize=16)
    
90. plt.xlabel('distance(m)')
    
91. 
    
92. plt.show()
    

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