激光多普勒测速matlab代码
激光多普勒测速系统设计毕业设计[管理资料]
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1 绪论自上世纪60年代末，激光多普勒测速（Laser Dopper velocimeter，LDV）技术末出现以来，已经成为现代化生产必不可少的检测手段[1]，伴随着近现代激光技术的不断发展，特别是因其所具有的非接触测量[2]，高分辨率，动态响应快以及高测量精度等优点，使激光多普勒测速系统被应用于科研和工业领域。
目前，在科研领域，激光多普勒技术已广泛的应用到流体力学、空气动力学、燃烧学、生物学、航空、航天、机械和医学，工业生产等领域的速度测量和其他有关测量也有其成功运用的范例。
激光测速技术发展至今已有40年历史。
1842年奥地利科学家Doppler,Christian Johann首次发现，任何形式的波传播，由于波源，接收器，传播介质或散射体的运动，会使频率发生变化，即产生多普勒频移。
早在1905年爱因斯坦就证明了在光波中也存在多普勒效应。
和[3]，激光多普勒测速技术获得飞速的发展。
起初的光学装置比较简单，光学性能和效率不高，调准不方便；信号处理方面大多采用频谱分析仪[4]，这样就不能得到瞬时速度。
随着光学系统和信号处理器方面的发展，首先是集成光学单元的出现，使光路结构大为紧凑，调准也方便多了，因而有可能发展更加复杂和高效率的光学系统，光束扩展、空间滤波、偏振分离、光学频移等现代技术相继应用到激光测速仪中，并成为系列化产品不可缺少的一部分。
其发展大体可分为三个阶段：上世纪七十年代前后，是激光测速发展的初期。
这个时期的光学装置都比较简单，用各种元件拼搭而成，光学性能和效率不高，使用调准也不方便。
各种外差检测模式都在被采用和实验当中，频移技术虽然已经出现，但由于器件的效率不高和增加了光学系统的复杂性，难以得到推广。
从八十年代开始，激光多普勒测速应用得到迅速发展，有关流动研究的论文急剧增加，这一时期明显的标志是1982年首次在里斯本召开的“激光技术在流体力学中的应用国际讨论会”，该国际会议每两年召开一次。
matlab 脉冲积累多普勒速度
matlab 脉冲积累多普勒速度脉冲积累多普勒速度（MATLAB）脉冲积累多普勒速度是一种用于雷达信号处理的技术，可以有效地提取目标的速度信息。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，被广泛应用于雷达信号处理和多普勒速度估计方面。
本文将介绍如何使用MATLAB实现脉冲积累多普勒速度算法，并结合实例进行详细讲解。
一、脉冲积累多普勒速度算法简介脉冲积累多普勒速度算法是一种基于脉冲多普勒雷达测速原理的信号处理方法。
它通过对多个脉冲信号进行累积平均，以提高测量目标速度的精度和信噪比。
该算法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集和预处理：使用雷达设备采集原始信号，并进行滤波和去噪处理，以提高信号质量和减小背景噪声。
2. 多普勒频移计算：利用FFT算法对经过预处理的信号进行频域分析，得到多普勒频移信息，即目标物体相对于雷达的速度信息。
3. 脉冲积累：将多次脉冲信号进行累积平均，以提高信噪比和测速精度。
4. 速度估计：根据脉冲积累后得到的多普勒频移信息，计算目标的速度。
二、MATLAB实现脉冲积累多普勒速度算法下面我们将以一个简单的示例来演示如何使用MATLAB实现脉冲积累多普勒速度算法。
假设我们已经完成了数据采集和预处理的操作，得到了经过滤波和去噪后的雷达信号。
首先，我们需要进行频域分析，计算出信号的多普勒频移信息。
在MATLAB中，可以使用fft函数来进行频域分析。
假设待分析信号为x，采样频率为Fs，我们可以使用以下代码进行频域分析：```matlabX = fft(x);f = (-Fs/2):(Fs/length(x)):(Fs/2)*(1-1/length(x)); % 构造频率坐标轴```接下来，我们需要进行脉冲积累操作。
假设我们积累N次脉冲信号，可以使用以下代码进行脉冲积累：```matlabN = 10; % 脉冲积累次数X_acc = zeros(size(X)); % 初始化累加变量for i = 1:NX_acc = X_acc + X; % 累加每次脉冲的频域信息endX_avg = X_acc / N; % 计算平均频域信息```最后，我们可以根据平均频域信息计算目标的速度。
基于Matlab的PIV软件的开发与应用
2.基于MATLAB技术的piv软件设计
2
为了得到流速分布的细节情况，散播在流场中的示踪粒子的粒径应该非常小、浓度应该足够大．使得采集到的图像对有足够的流场信息。这就很难从两幅图像中分辨同一个粒子，也就无法获得所需的相对位移。而利用互相关分析理论[3]，可以轻松地解决这个问题从上面的描述得知，图像采集系统像阵列获得的每一对图像都是从相同的空问位置上得到的，且曝光的时间间隔可以作为已知参数。流场中的示踪粒子反射来自片光源的光线，每一粒子上反射的光强信号与其空间位置成单一映射，这就形成光强信号与空间位置的函数映射关系，使用互相关分析方法可以确定两幅图像之间的对应关系。
PIV算法具有很强的针对性 ,不同的算法适用于不同的粒子图像。目前商业 PIV产品所附带的粒子图像处理软件基本上是基于快速傅立叶变换的互相关算法 ,这种算法只适用于高粒子密度图像的测量。而在实际的测量中,得到的粒子分布是各式各样的 ,需要选用合适的算法去提取流场的速度分布,因此 ,对于使用 PIV的研究人员而言 ,一个集成了多种 PIV算法 ,可用于分析不同密度 PIV粒子图像的软件无疑将显得十分方便和有效。
计算机技术与图像处理技术的快速发展，使得流场测试技术得以迅速发展与提高。粒子图像测速技术就是其中普遍采用的一种。粒子图像测速技术(ParticleImageVelocimetry，简称PIV)是70年代末由固体力学散斑法发展起来的，这种技术突破了传统单点测量的限制，可瞬时无接触测量流场中一个截面上的二维速度分布，且具有较高的测量精度。其具体方法是：流场中布撒示踪粒子，并用脉冲激光片光光源入射到所研究流场区域中，通过连续两次或多次曝光，粒子的图像被记录在底片上或CCD相机上。采用光学杨氏条纹法、自相关法或互相关法，逐点处理PIV底片或CCD相机记录的图像，从而获得流场速度分布。
激光多普勒测速实验虚拟仿真及硬件改进
第４０卷第２期大 学 物 理Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．２２０２１年２月ＣＯＬＬＥＧＥ ＰＨＹＳＩＣＳＦｅｂ．２０２１ 收稿日期：２０２０－０７－１０；修回日期：２０２０－０９－０８ 基金项目：国家自然科学基金（５１７７５０２７）资助 作者简介：毛梦辉（１９９９—），男，浙江宁波人，北京航空航天大学物理学院２０１７级本科生． 通信作者：蔡微，Ｅ－ｍａｉｌ：ｃａｉｗｅｉ＠ｂｕａａ．ｅｄｕ．ｃｎ激光多普勒测速实验虚拟仿真及硬件改进毛梦辉１，宋?祥１，罗天海１，蔡 微１，２（１．北京航空航天大学物理学院，北京 １００１９１；２．北京航空航天大学微纳测控与低维物理教育部重点实验室，北京 １００１９１）摘要：针对传统激光多普勒测速实验系统中硬件采样率有限及多普勒信号自动化处理性能较弱的问题，本文开展了实验系统虚拟仿真及硬件改进．利用Ｕｎｉｔｙ３Ｄ和ＭａｔｌａｂＡｐｐｓ对实验内容及其信号处理方法进行了建模，通过虚拟仿真的开发，学生可更深入地了解实验系统的细节；采用ＬａｂＶＩＥＷ编程和数字示波器组建了便捷的自动化高速数据采集系统，将现有实验系统硬件的采样率从５０ＭＳａ／ｓ提高至２ＧＳａ／ｓ，并能够利用软件实现多种自动数字化处理流程，如数字滤波和自动化测量等，提升了实验系统性能，为教学内容和实验系统的设计及建设提供了参考．关键词：激光多普勒测速；频谱分析；高速数据采集；ＬａｂＶＩＥＷ中图分类号：Ｏ４－３９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０００ ０７１２（２０２１）０２ ００６３ ０７【ＤＯＩ】１０．１６８５４／ｊ．ｃｎｋｉ．１０００ ０７１２．２００２９７激光多普勒测速技术是上世纪７０年代以来随着激光技术的发展而建立起来的高精度光学流体测量技术．近年来随着数字信号处理手段的进步以及在工业检测、自动驾驶、航空航天等领域应用需求的大幅增长，激光多普勒测速技术重新受到人们的广泛关注［１］．该技术利用了激光及光学检测方法的优势，实现了对运动目标的无接触测量，具有空间分辨率高、动态响应快、测量精度高等特点．同时由于原理上具有相对论和光学精密测量等背景，物理内涵十分丰富，已成为物理实验教学内容的重要组成［２］．目前对于激光多普勒测速系统的研究主要集中在以下三个方面［３，４］，即应用领域拓展（如：应用于生物、医学等前沿领域）［５］、光学结构改进［６］和数字信号处理技术［７ １１］．其中，由于数字信号处理部分将直接影响测量结果的准确度，因此该关键技术在测量系统中占有非常重要的地位．传统的信号处理方案是采用专用的高速信号采集模块，将多普勒信号转换为数字信号再进行时频域的处理．此类设备（如高速数据采集卡）在采样率或实时性等应用需求增大后，硬件成本也将急剧增加［１０］．此外，信号处理中部分专用嵌入式硬件（如ＤＳＰ、ＦＰＧＡ等）的自动化测量程序开发门槛对学生要求较高［７ ９］，在教学实验系统中部署将遇到一定困难．本文从激光多普勒测速的原理及其信号处理方法入手，在充分开展基于Ｕｎｉｔｙ３Ｄ和ＭａｔｌａｂＡｐｐｓ的实验内容和信号处理流程的虚拟仿真工作之上，针对现有实验测速装置中数字信号处理系统存在的不足，包括硬件采样率不高以及信号自动化处理性能较弱等问题，提出了实验系统硬件改进方案．设计了一种由数字示波器和ＬａｂＶＩＥＷ编程相结合的高速数据自动采集系统，实现了在２ＧＳａ／ｓ采样率下对信号的采集．在此基础上拓展了数字化系统的自动测量部分，进一步强化系统性能（加入了如数字滤波、统计拟合等模块化功能）．为教学内容和实验系统设计及建设提供了一种简便、性能高的可行方案．１ 实验原理１．１ 激光多普勒测速原理图１ 激光多普勒测速原理示意图６４ 大 学 物 理 第４０卷通过相对论可对激光多普勒测速的实验原理及现象进行简要解释．在狭义相对论中，两个相对匀速运动的惯性参考系Ａ、Ｂ之间的时空坐标满足洛伦兹变换关系［８］：ｔ＝ｔ′＋ｕｘ′／ｃ２１－ｕ２／ｃ槡２ｘ＝ｘ′＋ｕｔ′１－ｕ２／ｃ槡２ｙ＝ｙ′（１）其中ｕ为参考系Ａ相对于Ｂ的运动速度，ｃ为光速．假设由其中一个参考系Ａ发出的光信号频率为ｆ，则该光信号在另一个参考系Ｂ接收到的频率可表示为ｆ′，则ｆ′＝ｆ１－ｕ２／ｃ槡２１－ｕｃｏｓθ／ｃ（２）式中θ表示出射光的方向与ｕ之间的夹角．在激光多普勒测速实验的双光束模式光路中（如图１所示），入射光照射到粒子流上，粒子流中运动的粒子Ｐ使光发生散射，由于存在多普勒效应，散射光的频率变化为ｆ′．而粒子Ｐ也相对于探测器Ｑ在运动，同样考虑多普勒效应，则在Ｑ点探测器接收到光信号的频率与光源频率之间的差值为［１２，１３］ｆｄ＝Δｆ＝２ｆｕｃｓｉｎ（α／２）（３）式中α为双光束模型中两束入射光之间的夹角．因而颗粒速度可表示为ｕ＝λｆｄ２ｓｉｎ（α／２）（４）其中λ为入射光的波长．因此，在实验中只要测量出多普勒信号的频移ｆｄ，再结合光路的几何参数，即可实现对颗粒运动速度的测量．１．２ 多普勒信号的处理方法多普勒信号处理方法的要点是将光强探测器ＡＰＤ（ａｖａｌａｎｃｈｅｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ，ＡＰＤ雪崩二极管）所探测的时域信号进行频域分析，找出检测信号的特征频率即多普勒信号频移ｆ［１４］ｄ．常用的转换方式是利用离散傅里叶变换（ＤｉｓｃｒｅｔｅＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＦＴ）将信号从时间域变换至频率域，该方法在短脉冲持续时间和低信噪比情况下具有较大优势［１５］．在实际计算ＤＦＴ时，快速傅里叶变换（ＦａｓｔＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ，ＦＦＴ）被用来加速在软件中进行ＤＦＴ的过程［１６］．假设采样频率为Ｆｓ，采样点数为Ｎ，设连续信号为ｘ（ｔ），其频谱函数为Ｘ（ｊΩ）．为了利用ＦＦＴ进行频谱分析，先对ｘ（ｔ）在时域进行等间隔采样，采样频率为Ｆｓ＝１／Ｔ，则ｘ（ｔ）ｔ＝ｎＴ＝ｘ（ｎＴ）＝ｘ（ｎ）．对ｘ（ｎ）进行ＦＦＴ后，得到的ｘ（ｋ）是ｘ（ｎ）的傅里叶变换Ｘ（ｅｊω）在频域０～２π区间上的Ｎ点等间距采样，则在频率轴上所能得到的最小频率间隔为Ｆ＝Ｆｓ／Ｎ．对每一个频率，其幅值为Ｘ（ｋ）．因此，采样频率和采样点数决定了时频转换的精度，在激光多普勒测速技术中，这也将直接影响最终的测速结果．由奈奎斯特采样定理，采样频率Ｆｓ需要是频移ｆｄ的２倍以上，而ｆｄ与速度大小成正比，较高的采样率不仅可以确保信号的采集效果，而且能够覆盖更大的测速范围．同时为保证足够的频率分辨，采样点数Ｎ也需要尽可能大．例如：图２给出了不同点数条件下对一个３５ＭＨｚ正弦信号的快速傅里叶变换结果．图２（ａ）—（ｃ）分别为６４点、２５６点和５１２点ＦＦＴ，可以看出在采样率相同的条件下点数越多频率域的分辨率越好，且得到的频率数值误差较小，如图２（ｄ）所示．这些都对采集系统的硬件参数提出了更高的要求．图２ 不同点数条件下对一个正弦信号的快速傅里叶变换结果．可以看出点数越多频率域的分辨率越好且得到的频率数值误差较小．２ 激光多普勒测速虚拟仿真为帮助学生快速对实验装置全貌、实验光路及实验仪器实物有全面的了解，并有效提升学习效果及开发效率，笔者对激光多普勒测速实验的虚拟仿真进行了研发．首先利用了Ｕｎｉｔｙ３Ｄ在实时三维特效等方面的优势，搭建了一个三维的虚拟仿真环境．第２期 毛梦辉，等：激光多普勒测速实验虚拟仿真及硬件改进６５ 借助“浸入式”虚拟环境的优势将实验内容、测试方法及仪器组成等重现在虚拟环境中，如图３所示．６６ 大 学 物 理 第４０卷风扇电压来进行调控．半导体激光器发出的光经过分束镜和反射镜后形成两束平行光，利用透镜１将两束光汇聚于一点，流场颗粒通过此处以产生散射光．散射光经过透镜２及光阑后被探测器接收，将多普勒信号转换为电信号．再利用电子学系统实现对信号强度的放大、滤波等预处理；最后由基于Ｌａｂ ＶＩＥＷ编程和数字示波器构建的高速数据采集和处理系统对多普勒信号进行采集及处理．测速实验系统整体的实物照片如图５（ｂ）所示．图５ 激光多普勒测速实验系统改进．４ 结果与讨论４．１ 高速数据采集系统测试高速数据采集装置是直接利用数字示波器硬件采样率较高的特点，通过计算机ＬａｂＶＩＥＷ编程实现对数字示波器的采样控制和数据读取，这样较为便捷地提升了原有系统的采样率的硬件指标．实验中采用的数字存储示波器为Ａｇｉｌｅｎｔ２０００Ｘ系列示波器ＤＳＯＸ２０１２Ａ，其单通道最高采样率为２ＧＳａ／ｓ，最大更新速率可达到每秒５万个波形，最大存储深度为１Ｍｐｔｓ．利用ＬａｂＶＩＥＷ的ＶＩＳＡ（ＶｉｒｔｕａｌＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓＳｏｆｔｗａｒｅＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＶＩＳＡ）仪器编程标准和该系列数字示波器对应的驱动程序可实现对其各项功能的调用［１７，１８］．为了测试此高速数据采集系统并探究不同的采样率对同一信号的采集效果的差别，分别设置了５０ＭＳａ／ｓ、５００ＭＳａ／ｓ、１ＧＳａ／ｓ和２ＧＳａ／ｓ的采样率对频率为２０ＭＨｚ（目前在本校实验室中信号源的频率上限）的正弦信号进行采集，结果如图６所示．理论上采样率Ｆｓ必须大于被测信号最高频率的２倍，但实际实验中一般需保证１０倍以上最高频率才能获得较好效果，如图６（ａ）、（ｂ）中５０ＭＳａ／ｓ和５００ＭＳａ／ｓ采样率的结果．同时，为确保ＦＦＴ的计算精度，尽可能提升采样率以增加每周期信号的采集点数，如图６（ｃ）、（ｄ）中１ＧＳａ／ｓ和２ＧＳａ／ｓ的波形采集效果，图６中的星号为实际采样点．图６ 使用２０Ｍ正弦信号和不同采样率条件下对采集系统进行测试．４．２ 多普勒信号波形的自动采集在基于ＬａｂＶＩＥＷ编程和数字示波器的高速数据采集系统基础上，搭建了激光多普勒信号波形的自动采集系统．图７给出了实验的操作面板，展示了示波器硬件参数调控、波形显示与频谱分析及测量结果的实时更新等功能．图８显示了ＬａｂＶＩＥＷ后面板数字化处理流程的主要程序模块框图．图７ 改进的激光多普勒波形自动采集系统（前面板）第２期毛梦辉，等：激光多普勒测速实验虚拟仿真及硬件改进６７ 图８（ａ）展示了基于ＬａｂＶＩＥＷＶＩＳＡ的数据采集模块，主要依靠ＶＩＳＡ驱动实现对数字示波器硬件的控制．为达到波形的自动采集、实时更新的目的，可将此数据采集模块置于程序的循环逻辑中，同时可在此模块中对示波器的运行参数，如探头衰减、触发电平等进行优化控制，简化了参数调节的方式，并可在测量过程中实时更新．图８ ＬａｂＶＩＥＷ后面板数字化处理流程的主要程序模块．图８（ｂ）主要介绍了数字化处理流程中的数字滤波和频谱分析模块，其中滤波的主要作用是在快速傅里叶变换之前进一步滤去波形中的噪声，以提升信号的信噪比，减小噪声对测量结果的影响．利用ＬａｂＶＩＥＷ中可配置的多种类型软件滤波器［１９］，例如巴特沃斯、切比雪夫和贝塞尔滤波器等，在调试中可根据不同滤波器的去噪效果来具体选择．相对于传统的硬件滤波器，软件滤波器可方便地切换滤波器类型，修改相应的参数，如截止频率等，在实验中具有更好的灵活性．进一步利用ＦＦＴ频谱分析模块，可得到滤波后波形对应的频谱，结合光路的光机因子即可解算出粒子运动速度．如图８（ｃ）给出了自动化测量中的速度结果统计及实时显示模块，利用直方图统计功能对已测得的一系列速度进行统计分析．采用高斯函数对统计结果进行拟合，高斯拟合的中心速度即代表测量点的速度值．此模块还可通过标准差判断当前测速数据的离散程度，并可通过监视实时的拟合结果预测速度的变化趋势．此外，在自动测量中还配有数据保存的功能，所有波形数据将以ＭＡＴ文件的格式保存至硬盘中，以便进一步处理．４．３ 不同风速条件的测量采用上述改进的实验系统，对风机和加湿器模拟的颗粒流速场进行实测．实验中双光速照明系统的透镜１焦距ｆ＝１５０ｍｍ，两平行的入射光之间距离ｄ＝３１ｍｍ，由此可得入射光夹角α≈１１．８°．半导体激光器的波长λ＝６３５ｎｍ．自动测量系统采样率设置在１ＧＳａ／ｓ，每组数据重复测量约７００个波形，测量时间间隔０．１ｓ．实验中共测量风机在三种不同控制电压下的颗粒速度，统计结果如图９（ａ）—（ｃ）所示．图中的横坐标代表速度值，纵坐标表示测量结果在对应的速度范围内出现的次数．此处也可以发现由于实现自动测量后，采集多普勒波形数量较大，测速结果能较好地符合正态分布的预期，这也是目前实验进行手动测量时暂时无法达到的效果．实验所用风机中的直流电动机，由电机的调速理论可知风扇转速与电压成正比．由图９（ｄ）可看出实测的风速与控制电压具有较好的线性关系（拟合直线斜率约在每伏１．１５ｍ／ｓ）．图９ 不同的风速控制电压下的测速结果．５ 结论本文对激光多普勒测速实验进行了虚拟仿真及硬件系统改进．利用Ｕｎｉｔｙ３Ｄ和ＭａｔｌａｂＡｐｐｓ对实验内容及其信号处理方法进行了建模，并在考虑了颗６８ 大 学 物 理 第４０卷粒速度的随机分布、测量噪声及采集组合波形等情况的影响下，开展了虚拟仿真．搭建了双光束干涉的激光多普勒实验测速系统，以ＬａｂＶＩＥＷ编程和数字示波器相结合来进行高速数据采集．此方案具有较好的灵活性和拓展性，在改进的系统中不仅将原系统的硬件采样率参数提升（最高采样率提升至２ＧＳａ／ｓ），而且还可兼容同系列更高采样率参数的数字示波器．同时在ＬａｂＶＩＥＷ编程中部署了实验所需的自动化处理流程后，不仅能够实现波形自动化测量，而且还可进一步增加更新的高级功能例如系统异常检测等，也增强了系统的拓展性．在风机和加湿器模拟的颗粒流速场对改进系统进行了实测，获得了大量波形数据下的风机电压－风速关系，为教学内容和实验系统设计及建设提供了参考．参考文献：［１］ 牛洪涛，王连泽，沈熊．激光多普勒测速仪产品研发与应用［Ｊ］．实验技术与管理，２０１５，３２（０３）：１０１ １０５．［２］ 张艳艳，巩轲，何淑芳，等．激光多普勒测速技术进展［Ｊ］．激光与红外，２０１０，４０（１１）：１１５７ １１６２．［３］ 孙双鹏，吴万，王福娟，等．基于ＰＡＳＣＯ数据采集装置的激光测速实验探究［Ｊ］．大学物理，２０１２，３１（０８）：４９ ５２．［４］ 李文．基于激光多普勒效应的测速系统研究及应用［Ｄ］．南京：南京理工大学，２０１８．［５］ 罗强．激光多普勒血流仪的研究［Ｄ］．沈阳：沈阳工业大学，２０１４．［６］ 杨健坤．激光多普勒测振技术的研究［Ｄ］．青岛：青岛科技大学，２０１９．［７］ 陆尧，刘昌文，刘杰．基于ＤＳＰ的频谱分析型激光多普勒信号处理器的研究［Ｊ］．光电工程，２００７（０１）：１２６ １３０．［８］ 魏强．基于ＤＳＰ的固体多普勒测速系统的研究［Ｄ］．哈尔滨：哈尔滨工业大学，２００９．［９］ 陈勇，钱剑敏，尚建华，等．基于ＦＰＧＡ的多普勒测振计信号采集与处理系统设计［Ｊ］．现代电子技术，２０１３，３６（１７）：１２５ １２７＋１３０．［１０］ 王晶晶，尚建华，贺岩，等．激光多普勒测振计信号采集和处理系统设计［Ｊ］．电子科技，２０１６，２９（０１）：９ １２．［１１］ 汤灏，马兴．移动便携式十米级激光测速系统［Ｊ］．光学与光电技术，２０２０，１８（０４）：７６ ８２．［１２］ 沈熊．激光多普勒测速技术及应用［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２００４．［１３］ 梁佩莹，梁泽汇，李成龙，等．基于多普勒效应的水波特性实验装置的设计［Ｊ］．大学物理，２０１６，３５（０９）：２０ ２３．［１４］ 况银丽，方亮，彭翔，等．基于多普勒非对称空间外差光谱技术的多普勒测速仿真［Ｊ］．物理学报，２０１８，６７（１４）：１１１ １１８．［１５］ 王蕴杰．频谱分析方法在弗兰克－赫兹实验中的应用［Ｊ］．大学物理，２０１７，３６（０５）：４２ ４６．［１６］ 江昱佼，高亦谈，黄沛，等．快速傅里叶变换在阿秒束线光路稳定控制中的应用［Ｊ］．物理学报，２０１９，６８（２１）：９４ １００．［１７］ 余志荣，杨莉．基于ＮＩ－ＶＩＳＡ与ＬａｂＶＩＥＷ的ＵＳＢ接口应用设计［Ｊ］．单片机与嵌入式系统应用，２００７（０１）：６６ ６９．［１８］ 顾恩遥，段秀洋，魏心源，等．基于Ｌａｂｖｉｅｗ实现计算机实测系列实验的现代化改造［Ｊ］．大学物理，２０１７，３６（１０）：７２ ７６．［１９］ 戎盼鑫，宋俊豪，康秀英．基于ＬａｂＶＩＥＷ的声波谐振管实验研究［Ｊ］．大学物理，２０２０，３９（０４）：５６ ５９．ＶｉｒｔｕａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｈａｒｄｗａｒｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｌａｓｅｒＤｏｐｐｌｅｒｖｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔＭＡＯＭｅｎｇ ｈｕｉ１，ＳＯＮＧＺｈｅ ｘｉａｎｇ１，ＬＵＯＴｉａｎ ｈａｉ１，ＣＡＩＷｅｉ１，２（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｈｙｓｉｃｓ，ＢｅｉｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９１，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭｉｃｒｏ－ｎａｎｏＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，ＭａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎａｎｄＰｈｙｓｉｃｓ（ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ），ＢｅｉｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｕｅｔｏｔｈｅｌｉｍｉｔｅｄｓａｍｐｌｉｎｇｒａｔｅｏｆｈａｒｄｗａｒｅａｎｄｔｈｅｗｅａｋａｕｔｏ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｔｈｅｔｒａｄｉ ｔｉｏｎａｌｌａｓｅｒＤｏｐｐｌｅｒｖｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｙｓｔｅｍ，ｖｉｒｔｕａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｈａｒｄｗａｒｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｉｎｔｈｉｓｗｏｒｋ．Ｔｏｄｅｖｅｌｏｐｔｈｅｖｉｒｔｕａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，Ｕｎｉｔｙ３ＤａｎｄＭａｔｌａｂＡｐｐｓａｒｅｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏｍｏｄｅｌｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓａｎｄｔｈｅｒｅｌａｔｅｄｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ．Ｉｎｔｈｉｓｗａｙ，ｓｔｕｄｅｎｔｓｃｏｕｌｄｇａｉｎａｄｅｅｐｅｒｕｎｄｅｒ ｓｔａｎｄｉｎｇｏｆｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｙｓｔｅｍ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｆｏｒｈａｒｄｗａｒｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ，ａｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔｈｉｇｈ－ｓｐｅｅｄｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇＬａｂＶＩＥＷｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇａｎｄｄｉｇｉｔａｌｏｓｃｉｌｌｏｓｃｏｐｅ．Ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｓａｍｐｌｉｎｇ第２期 毛梦辉，等：激光多普勒测速实验虚拟仿真及硬件改进６９ｒａｔｅｏｆｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｈａｒｄｗａｒｅｉｓｉｎｃｒｅａｓｅｄｆｒｏｍ５０ＭＳａ／ｓｔｏ２ＧＳａ／ｓ．Ｉｎｔｈｅｐａｒｔｓｏｆｓｏｆｔｗａｒｅｓｙｓｔｅｍ，ｖａｒｉｏｕｓｄｉｇｉｔａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｏｄｕｌｅｓ，ｓｕｃｈａｓｄｉｇｉｔａｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｎｄａｕｔｏｍａｔｉｃｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，ａｒｅｒｅａｌｉｚｅｄｔｏｈｉｇｈｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍ ａｎｃｅｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｙｓｔｅｍ．ＴｈｉｓｗｏｒｋｐｒｏｖｉｄｅｓａｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｔｈｅｔｅａｃｈｉｎｇｃｏｎｔｅｎｔａｎｄｓｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎｏｆｌａｓｅｒＤｏｐｐｌｅｒｖｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌａｓｅｒＤｏｐｐｌｅｒｖｅｌｏｃｉｍｅｔｒｙ；ｓｉｇｎａｌｓｐｅｃｔｒｕｍａｎａｌｙｓｉｓ；ｈｉｇｈ－ｓｐｅｅｄｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ；ＬａｂＶＩＥＷ（上接５１页）［５］ 朱正伟，焦竹青，徐守坤．以解决复杂工程问题能力为导向的电子信息类实践育人模式［Ｊ］．实验技术与管理，２０１９，３６（７）：１ ４．［６］ 韩东升，余萍，贾惠彬，等．基于形成性评价的通信电子电路教学研究［Ｊ］．实验技术与管理，２０１６（２）：１６２ １６５．［７］ 马学条，陈龙．基于虚拟仿真技术的数字电路实验教学探索［Ｊ］．实验技术与管理，２０１６，３３（１０）：１２７ １２９．［８］ 马学条．数字电路实验课程小班化虚拟仿真教学的探索［Ｊ］．杭州电子科技大学学报，２０１６，１２（８）：６４ ６７．［９］ 马学条，程知群，郑雪峰，等．电子信息技术虚拟仿真实验教学平台的建设与实践［Ｊ］．实验技术与管理，２０１８，３５（１１）：１３０ １３３．ＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎａｎｄｓｔｕｄｙｏｆｉｍｐｒｏｖｉｎｇｃｏｕｒｓｅｔｅａｃｈｉｎｇｑｕａｌｉｔｙｂａｓｅｄｏｎｂｏｔｔｏｍｌｉｎｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔＬＩＣｈｅｎ ｘｉａ，ＳＨＥＮＷｅｉ ｍｉｎ，ＳＨＥＮＣｈａｇ ｙｕ，ＫＡＮＧＪｕａｎ，ＺＨＡＮＧＹａｎ，ＦＥＮＧｕｉ ｌａｎ，ＪＩＮＳｈａｎｇ ｚｈｏｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＯｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｈｉｎａＪｉｌｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ，Ｚｅｊｉａｎｇ３１００１８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｏｕｔｄａｔｅｄｔｅａｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，ｌａｘｐｒｏｃｅｓｓｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｓｅｒｉｏｕｓｎｏｎ ｒｉｇｏｒｏｕｓｅｘａｍｐｒｏｃｅｓｓ，ａｎｄｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｏｆｔｅａｃｈｉｎｇｑｕａｌｉｔｙｃｏｎｔｒｏｌｉｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｐｅｃｉａｌｔｙｃｏｕｒｓｅｓ，ｔｅａｃｈｅｒｓｏｆｏｐｔｉｃａｌｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓａｔＣｈｉｎａＪｉｌｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｈａｖｅｅｘｐｌｏｒｅｄａｎｄｒｅｆｏｒｍｅｄｔｈｅｂｏｔｔｏｍ ｌｉｎｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｔｅａｃｈｉｎｇ．Ｔｈｒｏｕｇｈｐａｓｓｉｎｇｅｘ ａｍｓ，ｂａｓｉｃｔｒａｉｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓ，ｆｏｒｍａｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｆｏｒｍｓａｎｄｏｔｈｅｒｍｅｔｈｏｄｓ，ｓｔｕｄｅｎｔｓｃａｎｔｒｕｌｙｍｅｅｔｔｈｅｂａｓｉｃｒｅ ｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｃｕｒｒｉｃｕｌｕｍ，ｉｎｓｔｅａｄｏｆａｌｌｏｗｉｎｇｓｔｕｄｅｎｔｓｔｏｐａｓｓｔｈｅｃｕｒｒｉｃｕｌｕｍａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｂｙｒｅｄｕｃｉｎｇｔｈｅｄｉｆｆｉ ｃｕｌｔｙｏｆｔｈｅｔｅｓｔｐａｐｅｒｓ，ｎａｒｒｏｗｉｎｇｔｈｅｓｃｏｐｅｏｆｔｈｅｅｘａｍｓ，ａｎｄｅｖｅｎｄｉｓｇｕｉｓｅｄｑｕｅｓｔｉｏｎｓ．Ｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｔｈａｔｓｔｕｄｅｎｔｓ，ｔｅａｃｈｅｒｓａｎｄａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｏｒｓａｒｅｍｏｓｔｃｏｎｃｅｒｎｅｄａｂｏｕｔｉｎｔｈｅｃｏｕｒｓｅｔｅａｃｈｉｎｇａｔｐｒｅｓｅｎｔ．Ｆｏｒｓｔｕｄｅｎｔｓ，ｔｈｅｙｃａｎｓｏｌｖｅｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｔｈｅｃｏｕｒｓｅｌｅａｒｎｉｎｇｉｎａｔｉｍｅｌｙｍａｎｎｅｒｗｉｔｈｏｕｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｔｈｅｂｕｒｄｅｎ，ｆｕｌｌｙｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｔｈｅｂａｓｉｃｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｅｆｆｏｒｔｓｏｆｔｈｅｃｏｕｒｓｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，ａｎｄｃｌｅａｒｗａｙｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｒａｂｉｌｉｔｙａｎｄｏｂｔａｉｎｈｅｌｐｆｒｏｍｔｅａｃｈｅｒｓ．Ｐｒａｃｔｉｃｅｈａｓｓｈｏｗｎｔｈａｔｔｅａｃｈｉｎｇｒｅｆｏｒｍｂａｓｅｄｏｎｂｏｔｔｏｍ ｌｉｎｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｈａｓａｃｈｉｅｖｅｄｇｏｏｄｒｅｓｕｌｔｓｉｎｉｍｐｒｏｖｉｎｇｓｔｕｄｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｒｅｄｕｃｉｎｇｔｅａｃｈｅｒｓ ｒｅｐｅｔｉｔｉｖｅｗｏｒｋ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｃｕｒｒｉｃｕｌｕｍｔｅａｃｈｉｎｇ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｏｔｔｏｍｌｉｎｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；ｐａｓｓｉｎｇｅｘａｍｓ；ｂａｓｉｃｔｒａｉｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓ；ｔｅａｃｈｉｎｇｒｅｆｏｒｍ。
激光仿真matlab代码
条形平面镜：function tiaoxing(bochang,N,m,L,handles)global nglobal pointk=2*pi/bochang;a=m*1e+006;deltax=2*a/point;%取单位长度xx=-a:deltax:a;L=L*1e+006;nn=length(xx);u=ones(1,nn);jj=1:nn;for n=1:N %进行迭代for b=1:nnuu(b)=sqrt(i*exp(-i*k*L)/(bochang*L)).*...sum(exp(-i*k*((b-jj)*deltax).^2./(2*L)).*u)*deltax;%endma=max(uu);%归一化uu=uu./ma;u=uu;axes(handles.axes1);plot(xx,abs(u))axes(handles.axes2);plot(xx,angle(u))set(handles.edit10,'string',num2str(n));%迭代次数显示到面板end方形平面镜：function juxing(bochang,a,b,L,N,handles)global nglobal pointk=2*pi/bochang;a=a*1000000;b=b*1000000;deltax=2*a/point;min=0.09;L=L*1000000;xx=-a:deltax:a;%取单位长度yy=-b:deltax:b;nx=length(xx);ny=length(yy);ux=ones(1,nx);uy=ones(1,ny);u_last=ones(ny,nx);u_next=ones(ny,nx);jx=1:nx;jy=1:ny;for n=1:Nfor mx=1:nx %x方向迭代uux(mx)=sqrt(i*exp(-i*k*L)/(bochang*L)).*...sum(exp(-i*k*((mx)*deltax-(jx)*deltax).^2./(2*L)).*ux)*deltax;% endux=uux;for my=1:ny %y方向迭代uuy(my)=sqrt(i*exp(-i*k*L)/(bochang*L)).*...sum(exp(-i*k*((my)*deltax-(jy)*deltax).^2./(2*L)).*uy)*deltax;% for o=1:nx %两个方向逐个相乘u_next(my,o)=ux(o).*uuy(my);endenduy=uuy;%归一化处理ma=max(max(u_next));u_next=u_next./ma;u_last=u_next;axes(handles.axes1);[XX,YY]=meshgrid(xx,yy);mesh(XX,YY,abs(u_last));axes(handles.axes2);mesh(XX,YY,angle(u_last));set(handles.edit10,'string',num2str(n));%迭代次数显示到面板shading flat;end圆形平面镜：function circle(a,L,b,diedai,handles)global pointglobal nN=point;a=a*1000000;L=L*1000000;uu=ones(N,1);%初始化u=ones(N,1);k=2*pi/b;m=1:N;dr=a/(N-1);da=2*pi/(N-1);r=dr*(m-1);%离散化theta=da*(m-1);for n=1:diedai %进行迭代for j=1:Nu(j)=sum(exp(-i*k*L)*exp(-i*k*(r(j)^2+(r.^2)')/(2*L)).*r'.*(exp(i*k*r(j)*r'*…cos(theta)/L)*da*ones(N,1)).*uu);endma=max(u);%归一化uu=u/ma;axes(handles.axes1);mesh(r'*cos(theta),r'*sin(theta),abs(uu)*ones(N,1)')shading interpaxes(handles.axes2);mesh(r'*cos(theta),r'*sin(theta),angle(uu)*ones(N,1)')set(handles.edit10,'string',num2str(n));%将迭代次数显示在面板上shading interpend。
基于激光多普勒效应测速系统的设计
Optoelectronics 光电子, 2015, 5, 13-18Published Online June 2015 in Hans. /journal/oe/10.12677/oe.2015.52003Design of Velocimetry System Base on Laser Doppler EffectSuiyan Tan, Chudong XuCollege of Electronic Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou GuangdongEmail: tansuiyan@Received: May 25th, 2015; accepted: Jun. 8th, 2015; published: Jun. 12th, 2015Copyright © 2015 by authors and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/AbstractA velocimetry system base on laser Doppler Effect is designed. The system works through buildingMichelson interferometer with discrete optical elements. The movable object of system is imple-mented by gear motor and doesn’t need to change the structure of experiment equipment; there-fore, the system is simple, convenient and low cost. Building the Michelson interferometer and measurement system by students themselves not only deepens students’ understanding of Dopp-ler Effect and its application, but also it is good for developing comprehensive and designed expe-riment, which can extend optic specialty undergraduate course experiment teaching content.Function of the velocimetry system is successfully achieved, and average error is 2.38%; errors are lower 5%.KeywordsLaser Doppler Effect, Velocimetry System, Michelson Interferometer, Frequency DifferenceMethod基于激光多普勒效应测速系统的设计谭穗妍，徐初东华南农业大学电子工程学院，广东广州Email: tansuiyan@收稿日期：2015年5月25日；录用日期：2015年6月8日；发布日期：2015年6月12日基于激光多普勒效应测速系统的设计摘 要利用分立光学元件在光学平台上搭建迈克尔逊干涉光路，本文设计并实现基于激光多普勒效应的测速系统。
巴克码—线性调频脉冲多普勒雷达matlab代码
巴克码—线性调频脉冲多普勒雷达matlab代码%% 雷达系统仿真 %%% 发射信号为13位巴克码和线性调频混合调制的信号，线性调频的中心频率为30MHz， % 调频带宽为4MHz，每一位码宽为10微秒，发射信号的帧周期为1毫秒 % 该雷达具有数字化正交解调、数字脉冲处理、固定目标对消、动目标检测(MTD)、 % 和恒虚警(CFAR)处理等功能close all;clear all;clc;%%%%%%%%%%%%%%% 产生雷达发射信号 %%%%%%%%%%%%% code=[1,1,1,1,1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,1]; % 13位巴克码tao=10e-6; % 脉冲宽度10usfc=28e6; % 调频信号起始频率f0=30e6; % 调频信号中心频率fs=100e6; % 采样频率ts=1/fs; % 采样间隔B=4e6; % 调频信号调频带宽t_tao=0:1/fs:tao-1/fs; % 调制信号，对于线性调频来说，调制信号就是时间序列N=length(t_tao);k=B/fs*2*pi/max(t_tao); % 调制灵敏度，也就是线性调频的步进系数n=length(code);pha=0;s=zeros(1,n*N);for i=1:nif code(i)==1pha=pi;else pha = 0;ends(1,(i-1)*N+1:i*N)=cos(2*pi*fc*t_tao+k*cumsum(t_tao)+pha);endt=0:1/fs:n*tao-1/fs;figure,subplot(2,1,1),plot(t,s); xlabel('t(单位:S)'),title('混合调制信号(13为巴克码+线性调频)'); s_fft_result=abs(fft(s(1:N)));subplot(2,1,2),plot((0:fs/N:fs/2-fs/N),abs(s_fft_result(1:N/2)));xlabel('频率(单位:Hz)'),title('码内信号频谱');%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 产生脉冲压缩系数 %%%%%%%%%%%%%%%% %--------------------- 正交解调 --------------------% N=tao/ts;n=0:N-1;s1=s(1:N);local_oscillator_i=cos(2*pi*f0/fs*n); % I路本振信号local_oscillator_q=sin(2*pi*f0/fs*n); % Q路本振信号fbb_i = local_oscillator_i.*s1; % I路解调fbb_q = local_oscillator_q.*s1; % Q路解调window=chebwin(51,40); % 50阶cheby窗的FIR低通滤波器[b,a]=fir1(50,2*B/fs,window);fbb_i=[fbb_i,zeros(1,25)]; % 因为该FIR滤波器有25个采样周期的延迟，为了保证% 所有有效信息全部通过滤波器，故在信号后补25个0fbb_q=[fbb_q,zeros(1,25)];fbb_i=filter(b,a,fbb_i);fbb_q=filter(b,a,fbb_q);fbb_i=fbb_i(26:end); % 截取有效信息fbb_q=fbb_q(26:end); % 截取有效信息fbb=fbb_i+j*fbb_q;%-------- 产生理想线性调频脉冲压缩匹配系数 ---------% D = B*tao;match_filter_1=ts*fliplr(conj(fbb))*sqrt(D)*2/tao;NFFT = 131126;%2^nextpow2(length(s));match_filter_1_fft=fft(match_filter_1,NFFT); % 第一次脉冲压缩处理匹配系数 figure;subplot(2,1,1),plot(real(match_filter_1_fft)),title('脉冲压缩系数(实部)'); subplot(2,1,2),plot(imag(match_filter_1_fft)),title('脉冲压缩系数(虚部)');N=length(s);n=0:N-1;local_oscillator_i=cos(2*pi*f0/fs*n); % I路本振信号local_oscillator_q=sin(2*pi*f0/fs*n); % Q路本振信号fbb_i = local_oscillator_i.*s; % I路解调fbwindow=chebwin(51,40); % 50阶cheby窗的FIR低通滤波器[b,a]=fir1(50,0.5,window);fbb_i=[fbb_i,zeros(1,25)]; % 因为该FIR滤波器有25个采样周期的延迟，为了保证% 所有有效信息全部通过滤波器，故在信号后补25个0fbb_q=[fbb_q,zeros(1,25)];fbb_i=filter(b,a,fbb_i);fbb_q=filter(b,a,fbb_q);fbb_i=fbb_i(26:end); % 截取有效信息fbb_q=fbb_q(26:end); % 截取有效信息signal=fbb_i+j*fbb_q;clear fbb_i;clear fbb_q;clear local_oscillator_i;clearlocal_oscillator_q;signal_fft=fft(signal,NFFT);pc_result_fft=signal_fft.*match_filter_1_fft;pc_result=ifft(pc_result_fft,NFFT); figure,plot((0:ts:length(signal)*ts-ts),pc_result(1:length(signal)));xlabel('t(单位:S)'),title('回波脉冲压缩处理结果');t=tao*length(code);match_filter_2=2*ts*fliplr(conj(pc_result))*2/t;match_filter_2_fft=fft(match_filter_2,NFFT); % 第二次脉冲压缩处理匹配系数figure;subplot(2,1,1),plot(real(match_filter_2_fft)),title('脉冲压缩系数(实部)');subplot(2,1,2),plot(imag(match_filter_2_fft)),title('脉冲压缩系数(虚部)');%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 产生雷达回波 %%%%%%%%%%%%%%%%f_frame=1e3; % 雷达发射信号重复频率T_frame=1/f_frame;N_echo_frame=18;f_doppler=3.5e3; % 动目标的多普勒频率t_frame=0:ts:T_frame-ts;t_mobj=200e-6; % 动目标位置echo_mobj_pulse=[zeros(1,t_mobj/ts),s,zeros(1,(T_frame-t_mobj)/ts-length(s))];echo_mobj=repmat(echo_mobj_pulse,1,N_echo_frame);t_doppler=0:ts:N_echo_frame*T_frame-ts;s_doppler=cos(2*pi*f_doppler*t_doppler);s_echo_mobj=echo_mobj.*s_doppler;t_fobj=450e-6; % 固定目标位置echo_fobj_pulse=[zeros(1,t_fobj/ts),s,zeros(1,(T_frame-t_fobj)/ts-length(s))];echo_fobj=repmat(echo_fobj_pulse,1,N_echo_frame);t_clutter=700e-6; % 杂波位置t_clutter_pulse=39e-6;sigma=2; % 杂波瑞利分布参数sigmat1=0:ts:t_clutter_pulse-ts;u=rand(1,length(t1));echo_clutter=0.08*sqrt(2*log(1./u))*sigma; % 产生瑞利分布信号s_echo_clutter_pulse=[zeros(1,t_clutter/ts),echo_clutter,...zeros(1,(T_frame-t_clutter)/ts-length(echo_clutter))];s_echo_clutter=repmat(s_echo_clutter_pulse,1,N_echo_frame);s_noise=0.1*rand(1,N_echo_frame*T_frame/ts);s_echo=s_echo_mobj+echo_fobj+s_echo_clutter+s_noise;%--------------------- 正交解调 --------------------%N=N_echo_frame*T_frame/ts;n=0:N-1;local_oscillator_i=cos(2*pi*f0/fs*n); % I路本振信号local_oscillator_q=sin(2*pi*f0/fs*n); % Q路本振信号s_echo_i = local_oscillator_i.*s_echo; % I路解调s_echo_q = local_oscillator_q.*s_echo; % Q路解调window=chebwin(51,40); % 50阶cheby窗的FIR低通滤波器[b,a]=fir1(50,2*B/fs,window);s_echo_i=[s_echo_i,zeros(1,25)]; % 因为该FIR滤波器有25个采样周期的延迟 % 所有有效信息全部通过滤波器，故在信号后补25个s_echo_q=[s_echo_q,zeros(1,25)];s_echo_i=filter(b,a,s_echo_i);s_echo_q=filter(b,a,s_echo_q);s_echo_i=s_echo_i(26:end); % 截取有效信息s_echo_q=s_echo_q(26:end); % 截取有效信息s_echo_mf=s_echo_i+j*s_echo_q;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 脉冲压缩处理 %%%%%%%%%%%%%%%%%%s_pc_result = zeros(N_echo_frame,NFFT);for i=1:N_echo_frames_echo_fft_result=fft(s_echo_mf(1,(i-1)*T_frame/ts+1:i*T_frame/ts),NFFT);s_pc_fft_1=s_echo_fft_result.*match_filter_1_fft;s_pc_fft_2=s_pc_fft_1.*match_filter_2_fft;s_pc_result(i,:)=ifft(s_pc_fft_2,NFFT);ends_pc_result_1=s_pc_result';s_pc_result_1=reshape(s_pc_result_1,1,N_echo_frame*NFFT);figure,subplot(2,1,1),plot((0:ts:N_echo_frame*NFFT*ts-ts),real(s_pc_result_1));xlabel('t(单位:S)'),title('脉冲压缩处理后结果(实部)');subplot(2,1,2),plot((0:ts:N_echo_frame*NFFT*ts-ts),imag(s_pc_result_1)); xlabel('t(单位:S)'),title('脉冲压缩处理后结果(虚部)');%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 固定杂波对消处理 %%%%%%%%%%%%%%%%%%S_MTI_result = zeros(N_echo_frame-2,NFFT);for i=1:N_echo_frame-2S_MTI_result(i,:)=s_pc_result(i,:)+s_pc_result(i+2,:)-2*s_pc_result(i+1,:);endS_MTI_result_1=S_MTI_result';S_MTI_result_1=reshape(S_MTI_result_1,1,(N_echo_frame-2)*NFFT); figure,subplot(2,1,1),plot((0:ts:(N_echo_frame-2)*NFFT*ts-ts),real(S_MTI_result_1));xlabel('t(单位:S)'),title('固定杂波对消后结果(实部)');subplot(2,1,2),plot((0:ts:(N_echo_frame-2)*NFFT*ts-ts),imag(S_MTI_result_1));xlabel('t(单位:S)'),title('固定杂波对消后结果(虚部)');clear S_MTI_result_1;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% MTD处理和求模 %%%%%%%%%%%%%%%%%%S_MTD_result_1 = fft(S_MTI_result,N_echo_frame-2);S_MTD_result=abs(max(S_MTD_result_1));figure,plot((0:ts:NFFT*ts-ts),S_MTD_result); xlabel('t(单位:S)'),title('MTD处理后求模结果(信号最大通道)');%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% CFAR处理 %%%%%%%%%%%%%%%%%%cfar_result = zeros(1,NFFT);cfar_result(1,1)=S_MTD_result(1,1)/(sqrt(2)/pi*mean(S_MTD_result(1,2 :17)));% 第1点恒虚警处理的噪声均值由其后面的16点的噪声决定for i=2:16% 第2点到第16点恒虚警处理的噪声均值由其前面和后面16点的噪声共同决定noise_mean=sqrt(2)/pi*(mean(S_MTD_result(1,1:i-1))+mean(S_MTD_result(1,i+1:i+16)))/2;cfar_result(1,i)=S_MTD_result(1,i)/noise_mean; endfor i=17:NFFT-17% 正常的数据点的恒虚警处理的噪声均值由其前面和后面各16点的噪声中的大者决定noise_mean=sqrt(2)/pi*max(mean(S_MTD_result(1,i-16:i-1)),mean(S_MTD_result(1,i+1:i+16)));cfar_result(1,i)=S_MTD_result(1,i)/noise_mean; endfor i=NFFT-16:NFFT-1% 倒数第16点到倒数第2点恒虚警处理的噪声均值由其前面16点和后面的噪声共同决 noise_mean=sqrt(2)/pi*(mean(S_MTD_result(1,i-16:i-1))+mean(S_MTD_result(1,i+1:NFFT)))/2;cfar_result(1,i)=S_MTD_result(1,i)/noise_mean; endcfar_result(1,NFFT)=S_MTD_result(1,NFFT)/(sqrt(2)/pi*mean(S_MTD_resu lt(1,NFFT-16:NFFT-1)));figure,plot((0:ts:NFFT*ts-ts),cfar_result); xlabel('t(单位:S)'),title('采用恒虚警处理结果');。
matlab 激光slam代码讲解
MATLAB激光SLAM代码讲解激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种利用激光传感器进行同时定位和地图构建的技术。
在这篇文章中，我们将深入探讨MATLAB中激光SLAM的代码实现，以便读者能够更全面地了解这一领域的主题。
1. 地图构建和路径规划在激光SLAM中，地图构建和路径规划是非常重要的环节。
MATLAB 提供了一些内置函数和工具，可以帮助我们实现这些功能。
我们需要使用激光传感器获取环境的信息，然后利用SLAM算法进行地图构建。
MATLAB提供了一些SLAM算法的实现，例如Gmapping和Hector SLAM。
通过这些工具，我们可以实现地图的构建和路径规划，并将其可视化。
2. 激光数据处理在激光SLAM中，激光数据的处理是至关重要的。
MATLAB提供了丰富的激光数据处理函数，例如激光数据的转换、滤波、配准等。
这些函数可以帮助我们处理激光数据，提取出环境的特征，并将其用于SLAM算法的实现。
通过学习这些函数的使用，我们可以更好地理解激光SLAM的实现原理。
3. SLAM算法的实现MATLAB提供了一些SLAM算法的实现，例如EKF SLAM、Fast SLAM等。
这些算法可以帮助我们实现激光SLAM的功能。
在实际的项目中，我们可以根据具体的需求选择合适的算法，并利用MATLAB进行实现和调试。
通过深入学习这些算法的原理和实现方式，我们可以更好地理解激光SLAM的工作原理。
总结回顾通过本文的讲解，我们了解了MATLAB中激光SLAM的代码实现。
我们学习了地图构建和路径规划的方法，激光数据的处理技术，以及SLAM算法的实现原理。
通过深入学习这些内容，我们可以更全面地掌握激光SLAM的技术要点，为实际项目的实现打下坚实的基础。
个人观点和理解我认为激光SLAM是一项非常重要的技术，它在无人车、机器人等领域有着广泛的应用前景。
通过学习MATLAB中激光SLAM的代码实现，我们可以更好地理解这一技术的原理和实现方式，为相关领域的研究和开发提供有力的支持。
matlab 多普勒调频率估计
一、概述MATLAB是一款广泛应用于工程和科学领域的软件，其强大的数据处理和分析功能使其成为了众多技术人员的首选工具。
其中，MATLAB中的多普勒调频率估计工具在雷达、无线通信等领域具有广泛的应用价值。
二、多普勒效应1. 多普勒效应是物体相对于观察者移动时，由于接收到的波的频率发生变化的现象。
当物体以速度v靠近接收者时，接收到的波的频率增大；而当物体以速度v离开接收者时，接收到的波的频率减小。
2. 在雷达系统中，多普勒效应需要被考虑进去，因为对于移动目标来说，接收的信号频率相对于发送的信号频率有所偏移。
需要对信号中的多普勒频率进行估计。
三、MATLAB中的多普勒调频率估计1. MATLAB提供了丰富的工具箱和函数来进行多普勒调频率的估计。
2. 在MATLAB中，常用的多普勒调频率估计方法包括：基于时域的自相关方法、基于频域的相关方法、基于线性预测的方法等。
3. MATLAB中还提供了多种用于频谱分析和信号处理的函数，如fft、welch、psd等。
这些函数可以帮助工程师对多普勒信号进行分析，并估计出其频率。
四、多普勒调频率估计的应用1. 在雷达系统中，多普勒调频率估计用于检测目标物体的速度和运动方向。
2. 在无线通信系统中，多普勒调频率估计可以用于信号的变换和解调，确保信号的稳定性和可靠性。
3. 在航天领域中，多普勒调频率估计可以用于卫星和飞行器的位置跟踪和定位。
五、结论MATLAB中的多普勒调频率估计工具为工程师们提供了一个强大的工具，用于分析和处理多普勒效应对信号的影响。
通过对目标信号的频率进行估计，工程师们可以更准确地了解信号的特性，从而为雷达、无线通信、航天等领域的应用提供技术支持。
六、参考文献1. MATLAB冠方文档：网络协议s:/.mathworks/2. 《信号与系统分析》，高宇等著，电子工业出版社3. 《雷达原理》，张三等著，国防工业出版社六、MATLAB中的多普勒调频率估计工具的使用1. 使用MATLAB进行多普勒调频率估计，首先需要通过获取目标信号的原始数据。
MATLAB命令大全
MATLAB命令大全原文已完。
下文为附加文档，如不需要，下载后可以编辑删除，谢谢！施工组织设计本施工组织设计是本着“一流的质量、一流的工期、科学管理”来进行编制的。
编制时，我公司技术发展部、质检科以及项目部经过精心研究、合理组织、充分利用先进工艺，特制定本施工组织设计。
一、工程概况：西夏建材城生活区27#、30#住宅楼位于银川市新市区，橡胶厂对面。
本工程由宁夏燕宝房地产开发有限公司开发，银川市规划建筑设计院设计。
本工程耐火等级二级，屋面防水等级三级，地震防烈度为8度，设计使用年限50年。
本工程建筑面积:27#楼3824.75m2;30#楼3824.75 m2。
室内地坪±0.00以绝对标高1110.5 m为准，总长27#楼47.28m；30#楼47.28 m。
总宽27#楼14.26m；30#楼14.26 m。
设计室外地坪至檐口高度18.6 00m，呈长方形布置，东西向，三个单元。
本工程设计屋面为坡屋面防水采用防水涂料。
外墙水泥砂浆抹面，外刷浅灰色墙漆。
内墙面除卫生间200×300瓷砖，高到顶外，其余均水泥砂桨罩面，刮二遍腻子；楼梯间内墙采用50厚胶粉聚苯颗粒保温。
地面除卫生间200×200防滑地砖，楼梯间50厚细石砼1：1水泥砂浆压光外，其余均采用50厚豆石砼毛地面。
楼梯间单元门采用楼宇对讲门，卧室门、卫生间门采用木门，进户门采用保温防盗门。
本工程窗均采用塑钢单框双玻窗，开启窗均加纱扇。
本工程设计为节能型住宅，外墙均贴保温板。
本工程设计为砖混结构，共六层。
基础采用C30钢筋砼条形基础，上砌MU30毛石基础，砂浆采用M10水泥砂浆。
一、二、三、四层墙体采用M10混合砂浆砌筑MU15多孔砖；五层以上采用M7.5混合砂浆砌筑MU15多孔砖。
本工程结构中使用主要材料：钢材：I级钢，II级钢；砼：基础垫层C10，基础底板、地圈梁、基础构造柱均采用C30，其余均C20。
本工程设计给水管采用PPR塑料管，热熔连接；排水管采用UPVC硬聚氯乙烯管，粘接；给水管道安装除立管及安装IC卡水表的管段明设计外，其余均暗设。
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激光多普勒测速是一种非常重要的测速技术，它可以用于测量目标的
速度、距离和运动状态。
在工程领域广泛应用于雷达、车载测速仪、
医学影像和气象预报等方面。
激光多普勒测速通过检测目标表面反射
的激光脉冲信号，利用多普勒效应来计算目标的速度。
本文将介绍激
光多普勒测速的原理和相关的matlab代码实现方法。
一、激光多普勒测速原理
激光多普勒效应是指当激光束与运动物体相互作用时，由于多普勒频
移导致激光波长发生变化。
当激光束照射到物体表面并被反射回来时，如果物体在照射过程中发生了运动，那么反射回来的激光波长就会发
生变化，从而可以通过探测这种波长变化来计算物体的速度。
二、激光多普勒测速的matlab代码实现
在matlab中实现激光多普勒测速的代码可以分为以下几个步骤：
1. 生成模拟的激光脉冲信号
```matlab
fs = 1000; 采样频率
t = 0:1/fs:1-1/fs; 采样时间
f0 = 100; 信号起始频率
f1 = 200; 信号终止频率
s = chirp(t,f0,1,f1,'linear'); 生成线性调频信号```
2. 模拟目标运动引起的频率变化
```matlab
v = 10; 目标运动速度
c = 3e8; 光速
fD = 2*v*f1/c; 多普勒频移
```
3. 计算多普勒效应后的信号
```matlab
y = s.*exp(1j*2*pi*fD*t); 多普勒效应后的信号```
4. 进行信号处理和频谱分析
```matlab
N = length(y); 信号长度
f = (-N/2:N/2-1)*fs/N; 频率坐标
yfft = fft(y,N); 进行傅里叶变换
yfftshift = fftshift(yfft); 进行频率移位figure;plot(f,abs(yfftshift)); 绘制频谱图
```
经过以上步骤，我们就可以得到模拟激光多普勒测速的matlab代码实现。
通过对生成的激光脉冲信号进行频谱分析，可以观察到多普勒频移的效果，从而实现对目标速度的测量。
三、激光多普勒测速的应用
激光多普勒测速技术在许多领域都有着重要的应用。
在汽车行驶中，激光多普勒测速可以用于测量车辆的速度和行驶状态，以及实现自动驾驶技术。
在医学领域，激光多普勒测速可以用于医学影像，比如心脏血流速度的测量。
在气象领域，激光多普勒测速可以用于气象预测和气候研究。
激光多普勒测速是一种非常重要的测速技术，它可以通过激光波长的变化来计算目标的速度，具有广泛的应用前景。
通过matlab的代码实现，我们可以更加直观地理解激光多普勒测速的原理和方法，从而为相关领域的研究和应用提供有力的支持。
以上就是本文对激光多普勒测速的原理和matlab代码实现的介绍，希望对读者有所帮助。
在激光多普勒测速的实际应用中，除了基本的测速原理和matlab代码实现外，还有一些新的发展和研究方向，例如对于复杂目标的测速、噪声和干扰的处理、实时性和精度的提升等。
一、复杂目标的测速
在实际场景中，目标往往不是简单的平面运动，而是可能存在旋转、
震动、非线性运动等复杂情况。
针对这些复杂目标的测速，需要更加
精细的算法和信号处理方法。
一种常见的解决方案是利用多普勒分辨
技术，即通过提高测速系统的分辨率，对目标的微小运动进行精确测量。
另外，采用多个激光器或接收器来实现多通道测速，对复杂目标
进行多角度、多位置的测量，从而获得更多的信息以提高测速的准确
性和可靠性。
二、噪声和干扰的处理
在实际测速过程中，常常会受到来自环境、设备和信号本身的噪声和
干扰。
这些噪声和干扰会影响测速系统的性能和准确性。
针对这一问题，需要采用一系列的信号处理和滤波算法来提高系统的抗干扰能力。
可以采用滤波器对输入信号进行预处理，去除频谱中的杂波和干扰成分；另外，采用自适应滤波、小波变换等方法对信号进行分析和降噪，以获得更清晰、更准确的测速结果。
三、实时性和精度的提升
对于一些需要快速反应的应用，如车辆测速、气象预测等，实时性是
一个非常重要的指标。
目前的研究方向之一是如何在保证测速精度的
前提下，提高测速系统的实时性。
可以通过优化算法、提高信号采集
和处理的速度、改善硬件设备等手段来实现实时性与精度的平衡。
另外，利用计算机视觉、深度学习等新技术，结合激光多普勒测速技术，可以实现更加智能化、自适应性的测速系统，从而更好地适应复杂、
动态的实际环境。
四、激光多普勒测速与其他测速技术的结合
激光多普勒测速技术与其他测速方法，如声波测速、雷达测速等，可
以进行有效的结合和互补，从而实现更加全面、多维度的测速。
将激
光多普勒测速技术与声波测速结合，在复杂环境中可以获得更加全面
和可靠的测速结果。
另外，激光多普勒测速技术也可以与摄像测速、GPS测速等技术相结合，从而实现更加全面、精准的测速系统。
五、结语
激光多普勒测速作为一种重要的测速技术，不断在理论研究和实际应
用中得到发展和完善。
通过对其原理的深入理解和matlab代码的实际操作，我们可以更好地掌握激光多普勒测速的核心技术和方法。
在未
来的研究中，可以更加注重复杂场景下的测速方法、实时性与精度的
平衡、多种测速技术的融合等方面，进一步提升激光多普勒测速技术
在各个领域的应用水平，为工程技术和科学研究提供更多可能。
激光多普勒测速技术作为一种重要的测速手段，具有广泛的应用前景和研究价值。
通过不断的研究和创新，相信激光多普勒测速技术在工程、医学、气象等领域中将发挥越来越重要的作用，为社会发展和科学进步做出更大的贡献。