LFM信号因其独特的性质,如大的时宽乘积和对多普勒频移的相对不敏感性,使得它在声呐系统中得到广泛应用。这一技术的核心在于通过发射宽脉冲来增大作用距离,同时在接收端应用脉冲压缩算法来提升距离分辨率,从而解决了传统声呐系统中距离分辨率与作用距离难以兼得的问题。 脉冲压缩的基本思想是将发射的宽脉冲进行线性调频编码,使信号的频率随时间线性变化,这样可以
此外,还涉及了LFM信号的频谱分析、短时傅里叶变换时频分析、基于压缩感知的稀疏与重构算法(OMP)、以及模糊函数仿真等内容。 适合人群:雷达技术研究者、MATLAB编程爱好者、从事雷达信号处理的研究人员和工程师。 使用场景及目标:适用于希望深入了解雷达信号处理原理及其MATLAB实现的技术人员。主要目标是帮助读者掌握LFM信号...
其中K是分类的个数,对比图1,图1中的K值是8,因为我们将电影分成了8个类别,但是这里并没有指定具体的K值,因为在LFM算法中K是可以调整的,即我们可能会产生多个没有具体意义的类别,我想这也是为什么叫隐语义模型的一个原因吧。 我们发现使用了LFM之后: 我们不需要关心分类的角度,结果都是基于用户行为统计自动聚类的,...
经典的隐语义模型每次训练时都需要扫描所有的用户行为记录,这样才能计算出用户对于 每个隐分类的喜爱程度矩阵P和每个物品与每个隐分类的匹配程度矩阵Q。而且隐语义模型的训练需要在用户行为记录上反复迭代才能获得比较好的性能,因此 LFM的每次训练都很耗时,一般在实际应用中只能每天训练一次,并且计算出所有用户的推荐结果。