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CFAR

于 2021-04-25 发布文件大小:2KB

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代码说明：

基于高斯分布的CFAR检测算法(双参数CFAR检测)，输入一个确定的虚警概率，在满足一定虚警率的情况下对图像进行分割，实现目标与背景的分离。(The CFAR detection algorithm based on Gauss distribution (two-parameter CFAR detection) inputs a certain false alarm probability, and segmentes the image to achieve the separation of target and background when the false alarm rate is satisfied.)

文件列表：

detection_cfar_gaussian.m, 3313 , 2018-07-30
detection_count_th_gaussian.m, 611 , 2013-02-28
detection_get_clutter.m, 1209 , 2013-05-13
CFARjiance.m, 1337 , 2019-01-11

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0 个回复

呀哈普通会员
2022-11-24 04:05:46
回复呀哈

您好，请问两阶段快速CFAR那儿的detection_select_big函数可以传一下吗，谢谢！

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说明： This article introduces two new configurations for precision current sources and current mirrors. Both circuits use n-p-n bipolar devices, but one provides a current source while the other provides a current sink. This permits the use of current sources in IC designs implemented with processes that do not allow p-n-p devices. Analog building blocks such as voltage-to-current converters, active loads, and sink and source current mirrors can be constructed from the new circuits using only n-p-n devices. Furthermore, because these circuits achieve the required precision without the use of high-gain amplifiers, the bandwidths of the circuits are large compared to conventional configurations. The source currents are dependent on a single reference voltage and exhibit good temperature sensivitity

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