专业雷达数据分析模块
PCI Geomatica
高级SAR数据滤波：包括增强的Frost, Lee, Kuan 滤波功能
极化SAR数据分析：读取、分析并校准JPL aircraft SAR Stokes和散射矩阵数据.
SAR 数据校准：包括生产校准的后向散射系数和雷达亮度。
SAR 数据分析：包括特征提取和变化检测
EarthView 产品系列
EarthView 套装软件提供从航天SAR数据生成高质量影像、DEM及变形图的完整的软件包。套装软件目前由四个产品组成：
1) EarthView APP v3.1 -- 完整解释为The Advanced Precision Processor，可将原始航天SAR数据转换为高质量影像产品。
2) EarthView InSAR v3.1 -- 干涉测量工作站可从处理的航天SAR影像生成DEM及变形图。CTM模块-- EarthView InSAR v3.1新增了CTM模块，CTM InSAR用来对连续性的目标进行变化监测。
3) EarthView Hypac -- 高光谱处理软件包，用来进行大数据量的高光谱图像处理。
4) EarthView Stereo v3.1 -- 三维模块应用一对SAR影像，生成区域的数字地形高程模型。产品特点
Atlantis致力于现代化其生产线，提供新水平的集成与交互操作能力、改进的易用性、常用的“look and feel”、对所有支持平台的可移植性。产品的几个主要特点包括：
1) 采用多CPU增强生产的能力；
2) 更新的生产“look and feel”以确保直观的版面、更新的设计及改进的交互生产连贯性；
3) 新的借助于硬件加速能力的可视化技术；
4) 简化的安装和授权程序；
5) 教育版，包含所有操作模式，但只支持有限数量的训练数据（注意教育版只能在Windows NT/2000下操作）。
1）EarthView APP v3.1简介
EarthView APP（EV-APP）（Advanced Precision Processor）是一个精密复杂的桌面SAR 处理器，能够生产符合用户技术规格的高质量影像产品。EarthView APP强调高质量影像的生成、高处理速度，并允许用户设定SAR处理参数及控制如何生成影像。它与EarthView InSAR（EV-InSAR）无缝地集成为一体，后者用于生成高程模型和变形地图。
APP中应用的算法代表了SAR处理及处理器配置的技术指标。一些最重要的特征是：
1) 支持ERS-1、ERS-2、RADARSAT、JERS-1及ENVISAT传感器；
2) 支持对任何处理阶段SAR数据的编辑和处理；
3) 对不同来源的数据提供多种算法提取相似性信息；
4) 提供HTML帮助，在线手册，报表和错误报告文件，以及内置的字测试文件；
5) 生产工业标准格式CEOS产品；
6) 易用的图形用户界面提供灵活的处理控制以适合初学者及高手。
2）干涉SAR工作站
干涉遥感技术现在被认为是一种DEM提取和厘米级表面变化检测的可靠方法。EarthView InSAR（EV-InSAR）软件使得区域甚至全球尺度的制图成为可能。EarthView InSAR 可无缝操作EarthView APP（主要处理航天SAR数据）软件处理的数据。如果购买的是独立的软件包，EarthView InSAR也能读入许多中格式的数据。
1) 支持ERS-1,ERS-2,RADARSAT,及JERS-1传感器；
2) 支持平台：Windows NT/2000,SGI Irix, 及Sun Solaris；
3) 易用的图形化界面（GUI）提供完全的处理过程控制。
采用EarthView InSAR, DEM可以达到米级的精度，表面变化地图（例如地面沉降、冰川运动）可以每月几厘米的敏感度量测。DEMs变形图与坡度图是可以通过本软件生成的最重要的增值产品中的两种。这打开了广泛应用干涉SAR的大门：
1) 土地利用分类与表面变化检测的相位一致；
2) 几何与亮度错误的精确标定；
3) 为下列制图应用提取DEM：电讯、水文、石油/天然气勘探、管线规划、航空器预警系统；
4) 微分干涉测量技术可应用于多种因素引起的大尺度表面变形的二维制图，这些因素如：石油天然气提取、坡度稳定性评估、采矿和地震变形（地震、火山、地壳运动）。
同时，EarthView InSAR也可以支持如下类别的变化量测：
1) DEM的生成（精度：Radarsat精细波束10m，ERS 20m）；
2) 垂直高度变化（沉陷和隆起）；3) 水平高度变化；
4) 地震引起的形变；5) 火山监测；6) 土地动态监测，如滑坡和侵蚀；
7) 冰川运动和冰被制图；8) 应用一致性原则进行土地利用分类。
ERDAS－Radar数据制图包
雷达影像由于其全天候及独特的图像特性，遥感应用对雷达图像的使用越来越多，其作用越来越大。无论是单独使用还是与其它传感器数据联合应用，雷达图像已经成为不可缺少的遥感数据源，但有效地使用雷达数据需要独特的处理及分析工具。ERDAS IIMAGINE适应这种需求开发了强大的雷达图像处理工具—雷达数据制图包（Radar Mapping Suite）。
ERDAS IMAGINE Radar数据制图包由以下五个模块构成：Radar基本模块（Radar Interpreter）、Radar正射纠正（OrthoRadar）、立体SAR生成DEM（StereoSAR DEM）、干涉SAR生成DEM（IFSAR DEM）及原始SAR节点（Generic SAR Node）。这些模块可根据用户不同的要求完成相应的任务。它们共同的特点是模板式的操作简单、方便，任何用户都可产生高精度的结果，支持多种雷达图像的文件格式，特别支持RADARSAT数据格式(RadarSAT Importer)。ERDAS Imagine是首批获RADARSAT数据支持二级认证的商业软件。
基本Radar模块——雷达影像数据的基本处理
功能包括：雷达图像的亮度调整；斑点(Speckle)噪声的抑制；局部明暗调整；纹理分析和边缘提取；斜距、地距调整；Imagine软件中提供的所有图像能力。Radar Mapping Suite——高级雷达数据制图包下分OrthoRadar，StereoSAR DEM，IFSAR DEM三个子模块OrthoRadar子模块
SAR图像的正射纠正是从传感器坐标向地图投影转换的过程，这对将与其它传感器图像比较的SAR图像尤为重要。利用卫星轨道及其它参数，OrthorRadar建立传感器模型进而精确纠正SAR图像。如果有GCPs和DEMs也可与模型一起参加纠正产生更高精度的SAR
雷达数据处理步骤及效果展示 一、隧道衬砌质量检测数据处理步骤 1、打开软件RADAN，选择文件夹View→Customize→Directories； 2、打开文件File→Open(*.dzt)； 3、扫描信息预编辑：选择一段扫描剖面，切除多余扫描信息Cut，保存特定扫描剖面； 4、文件测量方向反转：打开文件，选择File→Save As ，打勾，另存； 5、距离信息编辑：（1）编辑文件头内的距离信息Edit→File Header, 扫描/ 米[scans/m], 米/标记[m/mark]，（2）编辑用户标记，（3）距离归一化处理； 6、里程编辑：Edit→File Header →3D option→X start输入里程起点坐标； 7、水平幅度调整：Process→Horizontal scale（叠加stacking、抽道skipping、加密stretching）； 8、调整地面反射信号位置：方法有两种，（1）Edit→File Header→position(ns)，（2）Process→Correct Position→delta pos (ns)； 9、介电常数调整：利用经验或钻孔获得介电常数，通过Edit→File Header→DielConstant调整； 10、增益调整：Process→Range Gain，增益点数易选5个； 11、水平滤波：Process→FIR Filter； 12、背景去除：Process→FIR Filter； 13、一维频率滤波Process→IIR Filter； 14、反褶积、一维频率滤波：Process→Deconvolution；Process→IIR Filter； 15、文件拼接：选择File→Append files；
数据分析与可视化
数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信 息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、 数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分 析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客 户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析 手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过 程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前 必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于 数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现 因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一 要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序 列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表 不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建 议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩 阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告
数据可视化：柱状图、雷达图等六种基本图表的特点和适用场合2014-11-30数据挖掘与数据分析 “数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。 本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。
序言 进入正题之前，先纠正一种误解。 有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？ 所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。 一、柱状图（Bar Chart） 柱状图是最常见的图表，也最容易解读。 它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，”年份”和”销售额”就是它的两个维度，但只需要比较”销售额”这一个维度。 柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X 轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。 上图是英国足球联赛某个年度各队的赢球场数，X轴代表不同球队，Y轴代表赢球数。 二、折线图（Line Chart）数据 折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。
实验一多元数据图示分析 一、实验目的 用各种统计图形表示多元数据，掌握各种多元统计图的制作方法和优缺点。 二、实验内容： 1．考察2004年或2005年北京、上海、天津和重庆四个直辖市人均生活消费支出情况，选取合适的指标，查找统计年鉴找出数据。 2．用轮廓图、雷达图对数据进行表示。 三、实验使用的仪器设备、软件 本实验需要上机实验，借助SPSS或Excel的图形功能加以实现。 四、实验记录与数据处理要求 在实验报告中，每位学生应该记录下主要的数据处理步骤和程序运行结果，并对运行结果进行分析，并给出完整的实验思考题的解答情况。 五、实验中的注意事项 1.注意数据输入的方式，不能行列倒置； 2.选择合适的Excel图形类型。 六、数据处理及实验步骤 以北京、上海、陕西和甘肃四个省市人均生活消费支出情况为例，选取以下五个指标， （一）轮廓图 1．在A1：F5中输入数据（含标题）； 2．选择数据区域A1：F5； 3．单击图表向导按钮，选“折线图”之“数据点折线图”格式； 4．单击“下一步”按钮，完成操作。 按上述步骤得出运行结果，并将其记录下来，然后对结论进行分析，写入实验报告中。 （二）雷达图 1．选择数据区域A1：F5； 2．单击图表向导按钮，选“雷达图”之“数据点雷达图”格式； 3．单击“下一步”按钮，完成操作。 按上述步骤得出运行结果，并将其复制到实验报告中。 七、实验思考题 1．除了雷达图和轮廓图之外，还有哪些图形可以表示多元数据并进行分析？ 2．简述星座图的原理，并对四直辖市的人均生活支出作出星座图。
八、实验报告的基本要求（参见实验报告范本） （1）实验名称 （2）基本步骤 （3）运行结果 （4）运行情况和结果分析 （5）存在的问题和改进措施 （6）实验思考题解答，含结论分析。
脉冲压缩雷达的仿真脉冲压缩雷达与匹配滤波的MATLAB仿真 姓名：-------- 学号：---------- 2014-10-28 - 0 - 西安电子科技大学
一、雷达工作原理 雷达，是英文Radar的音译，源于radio detection and ranging的缩写，原意为"无线电探测和测距"，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。因此，雷达也被称为“无线电定位”。利用电磁波探测目标的电子设备。发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。 雷达发射机的任务是产生符合要求的雷达波形（Radar Waveform），然后经馈线和收发开关由发射天线辐射出去，遇到目标后，电磁波一部分反射，经接收天线和收发开关由接收机接收，对雷达回波信号做适当的处理就可以获知目标的相关信息。 但是因为普通脉冲在雷达作用距离与距离分辨率上存在自我矛盾，为了解决这个矛盾，我们采用脉冲压缩技术，即使用线性调频信号。 二、线性调频（LFM）信号 脉冲压缩雷达能同时提高雷达的作用距离和距离分辨率。这种体制采用宽脉冲发射以提高发射的平均功率，保证足够大的作用距离；而接受时采用相应的脉冲压缩算法获得窄脉冲，以提高距离分辨率，较好的解决雷达作用距离与距离分辨率之间的矛盾。 脉冲压缩雷达最常见的调制信号是线性调频（Linear Frequency Modulation）信号,接收时采用匹配滤波器（Matched Filter）压缩脉冲。 LFM信号的数学表达式： - 1 -
- 2 - （2.1） 其中c f 为载波频率，()t rect T 为矩形信号： （ 2.2） 其中B K T =是调频斜率，信号的瞬时频率为()22c T T f Kt t + -≤≤，如图 （图2.1.典型的LFM 信号（a ）up-LFM(K>0)（b ）down-LFM(K<0)） 将式1改写为： （2.3） 其中
EXCEL在会计中的应用——雷达图的制作 EXCEL在会计中的应用——雷达图的制作 学习背景 在进行财务报表综合评价分析时，往往涉及很多指标，需要将指标与参照值一一比较，往往会顾此失彼，难以得出一个综合的分析评价。这时便借助EXCEL中的雷达图。 培训要点 1、雷达图的作用 雷达图是专门用来进行多指标体系比较分析的专业图表。从雷达图中可以看出指标的实际值与参照值的偏离程度，从而为分析者提供有益的信息。 2、雷达图的阅读与分析 雷达图通常由一组坐标轴和三个同心圆构成。每个坐标轴代表一个指标。同心圆中最小的圆表示最差水平或是平均水平的1/2；中间的圆表示标准水平或是平均水平；最大的圆表示最佳水平或是平均水平的1.5倍。其中中间的圆与外圆之间的区域称为标准区。 在实际运用中，可以将实际值与参考的标准值进行计算比值，以比值大小来绘制雷达图，以比值在雷达图的位置进行分析评价。 3、如何绘制雷达图
雷达图是由多个坐标轴构成的图形，用手工制作还是比较复杂的。利用Excel，只需将有关的数据输入到工作表中，即可以方便、快捷地制作雷达图，而当数据变动时，相应的图形可以自动更新。 4、制作雷达图数据准备 数据的准备包括下述几方面的工作。 ①输入企业实际数据 ②输入参照指标， 比较分析通常都需要将被分析企业与同类企业的标准水平或是平均水平进行比较。所以还需要在工作表中输入有关的参照指标。我国对不同行业、不同级别的企业都有相应的标准，因此可以用同行业同级企业标准作为对照。 ③计算指标对比值 注意有些指标为正向关系，即对比值越大，表示结果越好；有些指标为负向关系，对比值越大，则表示结果越差。在制图时，最好将所有指标转变为同向指标。 ④创建雷达图 数据准备好以后，即可制作雷达图了。 应用实例 下面以CL公司的财务指标为例，绘制雷达图： CL公司财务指标总汇表需考察的方面
专业雷达数据分析模块 PCI Geomatica 高级SAR数据滤波：包括增强的Frost, Lee, Kuan 滤波功能 极化SAR数据分析：读取、分析并校准JPL aircraft SAR Stokes和散射矩阵数据. SAR 数据校准：包括生产校准的后向散射系数和雷达亮度。 SAR 数据分析：包括特征提取和变化检测 EarthView 产品系列 EarthView 套装软件提供从航天SAR数据生成高质量影像、DEM及变形图的完整的软件包。套装软件目前由四个产品组成： 1) EarthView APP v3.1 -- 完整解释为The Advanced Precision Processor，可将原始航天SAR数据转换为高质量影像产品。 2) EarthView InSAR v3.1 -- 干涉测量工作站可从处理的航天SAR影像生成DEM及变形图。CTM模块-- EarthView InSAR v3.1新增了CTM模块，CTM InSAR用来对连续性的目标进行变化监测。 3) EarthView Hypac -- 高光谱处理软件包，用来进行大数据量的高光谱图像处理。 4) EarthView Stereo v3.1 -- 三维模块应用一对SAR影像，生成区域的数字地形高程模型。产品特点 Atlantis致力于现代化其生产线，提供新水平的集成与交互操作能力、改进的易用性、常用的“look and feel”、对所有支持平台的可移植性。产品的几个主要特点包括： 1) 采用多CPU增强生产的能力； 2) 更新的生产“look and feel”以确保直观的版面、更新的设计及改进的交互生产连贯性； 3) 新的借助于硬件加速能力的可视化技术； 4) 简化的安装和授权程序； 5) 教育版，包含所有操作模式，但只支持有限数量的训练数据（注意教育版只能在Windows NT/2000下操作）。
数据分析与可视化 1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。
最近和同行交流时看到一个复合图，该图是雷达图和饼图的组合图，看过觉得很有新意，自己经过尝试发现制作不是很复杂，实用性也比较好，今天就简单说说这个图的做法。关于雷达图的信息参考（），今天就要简单的说说怎么做一个这种复合图。 首先我们来看两个图：
这种复合图在某些情况下能够展示出更多的信息，而同时阅读者不会感觉到很混乱。对于我们平时要完成年度或者季度的游戏收入分析，或者人气分析师很有帮助的，目前的主要应用还是在收入方面比较值得推荐。下面就说说怎么制作第二个复合雷达图。 数据展示需求 我们持有一份2011年度游戏的每个月的收入数据，我们希望知道每个季度的情况以及每个季度中那几个月是收入的主要构成（因为每个季度中，总有一个或者两个月的收入是占据多数的）。如果按照传统的作图方式我们需要一个饼图（查看每个季度的收入情况）、一个雷达图或者直方图（每月收入情况）。此处我们可以利用复合雷达图完成这个需求。 制图过程 1.插入圆环图 第一步我们要先插入一个圆环图，此环节的目的在于我们区分四个季度的标志：
此时我们只做了一个圆环图，填充辅助列的数据，完成四个季度的标示。
2.完成饼图（每个季度的收入） 这一部分要注意的是，新出现的饼图会在中心的圆圈部分，注意调整好颜色和尺寸，如下图所示： 外围代表的是每个季度，内部的饼图代表每个季度的收入情况，这样我们就完成大部分工作，当然这里的外部圆环的大小自己可以调节，有人说，简单的办法就是一个圆饼图就行了，外部加上标签，这种做法也可以，只是美观上稍有不足。 3.加上雷达图，表示每个月的收入情况 以上的两步都是简单显示每个季度的情况，现在我们把每个月的收入也加进去，这样，显示出的效果和信息量就加大了，加入雷达图的操作，比较简单，首先也是在原图选择数据，添加每个月的数据，此时的图会变成如下的形式：
1 雷达子系统设备技术指标 （1）雷达天线 天线类型：X波段波导开缝天线 天线尺寸：≥18ft 天线增益：≥35dB 水平波宽：≤0.45°(-3dB) 垂直波宽：≥10° 天线转速：20r/min（转速可编程） 极化方式：水平线极化 付瓣电平：≤-26dB(±10°内) ≤-30dB(±10°外) 驻波比：≤1.25 马达：有保护、有告警 电源：380V/220V±10%，50Hz±5% （2）雷达收发机 发射功率：25kw 发射频率：9375±30MHz 脉冲宽度：40ns~80ns/250ns~1000ns可调 脉宽误差：≤10ns 脉冲前沿宽度：≤20ns 脉冲后沿宽度：≤30ns 重复频率：400~5000Hz可调 噪声系数：≤4dB 中放带宽：3～20MHz与脉冲宽度自适应 对数中放范围：≥120dB 镜像抑制：≥18dB
扇形发射区数：4 扇形发射分辨力：1° （3）雷达维修终端 CPU：最新双核处理器，主频率≥3.0GHz，支持二级缓存，二级缓存≥2M，处理器数量≥2 内存：≥2GB，支持ECC内存纠错技术 内存磁盘：≥120GB，接口SATA，转速≥10000rpm 主板：CPU插座与CPU匹配 内存插槽：≥3 外设接口：并口≥1，串口≥1，PS/2≥2，USB≥4显示器：液晶，17in，1280*1024 2
3雷达数据综合处理子系统设备技术指标 （1）雷达信号处理器 采样频率：≥60MHz 幅度量化：≥8bit 方位量化：≥8192 处理范围：≥30n mile（每个雷达站） 视频更新延迟时间：≤300ms 陆地掩膜单元：≤0.044° 杂波处理：相关处理、STC、CFAR及门限处理等（2）目标录取器 目标视频：数字视频（反映目标回波的大小、形状、幅度、运 动尾迹） 视频幅度：≥4bit 视频分辨力：≤3m(距离，最小值) ≤0.088°(方位，最小值) 标绘视频：计算目标的大小及轴向 最大模拟目标数：100个 （3）目标跟踪器 跟踪能力：≥700(动目标)+300(静目标) 跟踪性能：在跟踪目标航速≤70kn，跟踪目标加速度≤1kn/s， 跟踪目标转向率≤3o/s时，能保持稳定跟踪；在目 标航向和航速基本不变的情况下，当两个跟踪目标
雷达数据处理-雷达数据处理 雷达数据处理-正文 *从一系列雷达测量值中，利用参数估值理论估计目标的位置、速度、加速度等运动参数；进行目标航迹处理；选择、跟踪目标；形成各种变换、校正、显示、报告或控制等数据；估计某些与目标形体、表面物理特性有关的参数等。早期的一些雷达，采用模拟式解算装置进行数据处理。现代雷达已采用数字计算机完成这些任务。 数据格式化雷达数据的原始形式是一些电的和非电的模拟量，经接收系统处理后在计算机的输入端已变成数字量。数字化的雷达数据以一定格式组成雷达数据字。雷达数据字可编成若干个字段，每一个字段指定接纳某个时刻测量到的雷达数据。雷达数据字是各种数据处理作业的原始量，编好后即送入计算机存储器内的指定位置。 校正雷达系统的失调会造成设备的非线性和不一致性，使雷达数据产生系统误差，影响目标参数的无偏估计。为保证高质量的雷达数据，预先把一批校正补偿数据存储于计算机中。雷达工作时，根据测量值或系统的状态用某种查表公式确定校正量的存储地址，再用插值法对测量值进行校正和补偿，以清除或减少雷达数据的系统误差。 坐标变换雷达数据是在以雷达天线为原点的球坐标系中测出的，如距离、方位角、仰角等。为了综合比较由不同雷达或测量设备得到的目标数据，往往需要先把这些球坐标数据变换到某个参考坐标系中。常用直角坐标系作为参考坐标系。另外，在球坐标系中观察到的目标速度、加速度等状态参数是一些视在几何分量的合成，不能代表目标在惯性空间的运动特征。若数据处理也在雷达球坐标系中进行，会由于视在角加速度和更高阶导数的存在使数据处理复杂化，或者产生较大的误差。适当选择坐标系，可以简化目标运动方程，提高处理效率或数据质量。 跟踪滤波器跟踪滤波器是雷达数据处理系统的核心。它根据雷达测量值实时估计当前的目标位置、速度等运动参数并推算出下一次观察时目标位置的预报值。这种预报值在跟踪雷达中用来检验下一次观测值的合理性；在搜索雷达中用于航迹相关处理。常用的跟踪滤波器有α-β滤波器、卡尔曼滤波器和维纳滤波器,可根据拥有的计算资源、被处理的目标数、目标的动态特性、雷达参数和处理系统的精度要求等条件选用。α－β滤波器的优点是算法简单，容易实现，对于非机动飞行的等速运动目标,位置估值和速度估值的平方误差最小,故可对等速运动目标进行最佳滤波。对于机动飞行的目标，由于α－β滤波器描述的目标运动模型与实际情况存在差异,会产生较大的误差。为此,广泛采用一种称为机动检测器的检测装置，以便在发现目标作机动飞行时能自动调整测量周期或修改α值和β值，使跟踪误差保持在允许的范围内。同α-β滤波器不同,卡尔曼滤波器中除装有稳态的目标轨迹模型外，还设有测量误差模型和目标轨迹的随机抖动模型。因此，它对时变和非时变的目标动态系统能作出最佳线性、最小方差的无偏估计。除目标状态的估计外，卡尔曼滤波器还能估计状态估值的误差协方差矩阵。利用误差协方差矩阵可以检测目标机动，调整滤波系数，实现对机动目标的自适应滤波。 目标航迹处理早期的搜索雷达由操作员从显示器上判定目标的存在，并逐次报出目标的位置。标图员根据报告的目标数据进行标图,并把图上的点顺序连接,形成目标航迹。这个过程称为目标航迹处理。现代雷达系统的航迹处理已无需人工处理，而主要由计算机来完成。利用计算机进行数据处理的搜索雷达，称为边跟踪边扫描雷达系统。雷达测量到的离散
雷达图制作方法 导语： 雷达图，又被称作为“戴布拉图”、“蜘蛛网图”，是财务分析报表中常见的一种。雷达图主要应用于企业经营状况的评价，因为其外形结构与雷达非常相似，因此得名“雷达图”。一起阅读本文，学会如何制作雷达图。 免费获取商务图表软件：https://www.doczj.com/doc/4912695828.html,/businessform/ 绘制雷达图的软件有哪些 雷达图算得上是颜值较高的一个图表类型了，它是一种以二维形式展示多维数据的图形。亿图图示专家可以轻松绘制相关图表，软件为用户提供多个雷达图（蜘蛛图）的模板，只需改变数据值，软件便能自动更新雷达图（蜘蛛图）的状态。亿图软件不仅能帮助用户创建普通雷达图，还可以创建面积雷达图、百分比雷达图、极性图等。
用亿图图示软件怎么做出专业的雷达图？ 创建雷达图 打开亿图图示软件，选择“新建”——“图表”——“蜘蛛（雷达）图”——“创建”，即可开启画布。
操作界面左侧为符号库，使用者可以从这里，选择合适的雷达图模板，添加至画布中。根据不同的展示场景，雷达图可分为普通雷达图、面积雷达图、百分比雷达图、极性图。本文以普通雷达图为例，介绍基本的操作技巧。 从文件加载数据 亿图图示软件支持用户从本地导入数据，一键生成雷达图。具体的操作方法如下： 1、启动文本模板：另外创建一个空白画布，将符号库中的“如何使用”拖动至画布。
选择复制“example 1”或“example 2”中的文本内容。 2、编辑数据：在电脑本地新建txt记事本，将上文所复制的文本内容，粘贴在txt记事本里。根据模板，进行自定义修改。第一行是类别的名称，从左到右，依次填写。第二行至第n行是系别，第一列为系别名称，其它列为数据。每个数据之间需要用逗号隔开，避免导入出错。
雷达图是数据分析中比较常见的一种图形，主要可以基于某几个既定指标，分析个体在各个指标上的完成情况，能比较清楚的看到个体哪几个指标完成的好，哪几个完成的不好。比如一些赛事经常用蛛网图来分析选手的个人能力，技术特点，获胜情况等。 Power BI也提供一个雷达可视化控件供用户使用，可以设置多个数据分析点，对多种数据进行分析。雷达图的设置比较简单，但是应用上需要有特别要注意的地方，并且对要分析的数据格式有一定要求，如果数据准备有问题，可能就无法达到想要的结果。 例如下图是一张常见形式的学生成绩统计表，第一列是学生姓名，之后跟着学科名称。 如果想创建的雷达图是以各个成绩为区域分布来分析每个学生的考试情况，就会发现基于这个原始数据表单，似乎无法实现。因为蛛网图中的Category项只能选择一个列作为蛛网图的分布区域名称，显然与我们期待的以5个学科做分布区域的要求不符。 如果使用Name列作为Category项，其他学科作为Y轴，看起来可以得到一个雷达图，但是分析的视角就变成了以
每个学生为固定主体，看每个学科在该学生身上的表现情况。这种视图逻辑显然不符合实际生产需要。同时由于成绩单的学生人数可能是成百上千，当用这个列做雷达图的Category会导致有成百上千个区域被分区出来，失去了可读性。 正确的雷达图应该是Category处显示每个学科名称，而Y轴是学生姓名。要实现这样的结果就需要对原始数据表单进行转换，来构造出这样的数据结果。转换方法也比较简单，在Power Query Editor处，选择原始表单的Name 列，之后选择Unpivot Other Columns。 之后表单会被转换成三列数据，第一列还是Name，第二列变成了Attribute，也就是学科，第三列是具体学科对应的考试分数。
常用数据分析方法 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析；问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X 与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance) 又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差
雷达图的绘制方法是：先画3个同心圆，把圆分为5个区域（每个区为72度），分别代表企业的收益性、生产性、流动性、安全性和成长性。同心圆中最小的圆代表同行业平均水平的1/2值或最差的情况；中心圆代表同行业的平均水平或特定比较对象的水平，称为标准线（区）；大圆表示同行业平均水平的1.5倍或最佳状态。在5个区域内，以圆心为起点，以放射线的形式画出相应的经营比率线。然后，在相应的比率线上标出本企业决算期的各种经营比率。将本企业的各种比率值用线联结起来后，就形成了一个不规则闭环图。他清楚地表示出本企业的经营态势，并把这种经营态势与标准线相比，就可以清楚地看出本企业的成绩和差距。 分析方法 雷达图的分析方法是：如果企业的比率位于标准线以内，则说明企业比率值低于同行业的平均水平，应认真分析原因，提出改进方向；如果企业的比率值接近或低于小圆，则说明企业经营处于非常危险的境地，急需推出改革措施以扭转局面；如果企业的比率值超过了中圆或标准线，甚至接近大圆，则表明企业经营的优势所在，用 国云大数据魔镜雷达图展示 国云大数据魔镜雷达图展示 予以巩固和发扬。如果把雷达图应用于创新战略的评估，就演变成为戴布拉图。实际上戴布拉图与雷达图的绘制与分析方法完全相同，但是，戴布拉图是用企业内部管理责任：协作过程、业绩度量、教育与开发、分布式学习网络和智能市场定位，以及外部关系：知识产品/服务协作市场准入、市场形象活动、领导才能和通信技术等两个基本方面10个具体因素来替代经营雷达图的5个因素。 ①条形图 由一系列水平条组成。使得对于时间轴上的某一点，两个或多个项目的相对尺寸具有可比性。 比如：它可以比较每个季度、三种产品中任意一种的销售数量。条形图中的每一条在工作表上是一个单独的数据点或数。因为它与柱形图的行和列刚好是调过来了，所以有时可以互换使用。 ②面积图 显示一段时间内变动的幅值。当有几个部分正在变动，而你对那些部分总和感兴趣时，他们特别有用。 面积图使你看见单独各部分的变动，同时也看到总体的变化。 ③柱形图 由一系列垂直条组成，通常用来比较一段时间中两个或多个项目的相对尺寸。例如：不同产品季度或年销售量对比、在几个项目中不同部门的经费分配情况、每年各类资料的数目等。条形图是应用较广的图表类型，很多人用图表都是从它开始的。 ④折线图 被用来显示一段时间内的趋势。比如：数据在一段时间内是呈增长趋势的，另一段时间内处于下降趋势，我们可以通过折线图，对将来作出预测。例如：速度-时间曲线、推力-耗油量曲线、升力系数-马赫数曲线、压力-温度曲线、疲劳强度-转数曲线、转输功率代价-传输距离曲线等，都可以利用折线图来表示，一般在工程上应用较多，若是其中一个数据有几种情况，折线图里就有几条不同的线，比如五名运动员在万米过程中的速度变化，就有五条折线，可以互相对比，也可以对添加趋势线对速度进行预测。
常用数据分析方法有那些 文章来源：ECP数据分析时间：2013/6/28 13:35:06发布者：常用数据分析（关注：554） 标签： 本文包括： 常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； 问卷调查常用数据分析方法：描述性统计分析、探索性因素分析、Cronbach’a 信度系数分析、结构方程模型分析(structural equations modeling) 。 数据分析常用的图表方法：柏拉图(排列图)、直方图(Histogram)、散点图(scatter diagram)、鱼骨图（Ishikawa）、FMEA、点图、柱状图、雷达图、趋势图。 数据分析统计工具：SPSS、minitab、JMP。 常用数据分析方法: 1、聚类分析（Cluster Analysis） 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis） 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。 因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。 3、相关分析（Correlation Analysis） 相关分析（correlation analysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析（Correspondence Analysis） 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依
道路雷达数据分析指导 1）插上加密狗，打开软件，单击“模块”“2D数据分析”，跳出以 下对话框，并选择以下参数： 输入检测的开始 桩号、结束桩号 2)选择完以上参数，单击“ 择以下参数： 找到数据保存所在文件夹，并选中数据文 件，单击“打开”
3）在以下对话框中，单击“文件”“编辑文件头”，记录下“道间距两个参数，如：0.1998 15015。 4）在已导入数据的软件里寻找检测时候所做的标记，检查是否与检测记录表上所记录的一致，应逐个对比桩号位置。单击“处理” “道插值/重插值”。
5）在“道插值/重插值”对框在选择以下参数，并单击“开始”： 6）对空气层进去切除，在分析数据的软件里单击“拾取” “连续拾取” 表示共有 5个标记 此数值表示第1个标记到第2个标记距离1500m 同上，以此类推 此数值表示检测总长度，为3000m ，应与检测记录相附 在控件组1，输入第3步查找到道间距参数 第3步查找到道间距参数，应与此数值相附。如结束检测时没做标记,则应在最后输入道间距参数，且检测总长度也应与检测记录的长度测相附 选择0即可
“自动拾取”，如对话框所示： 当单击了“自动拾取”，会跳出以下对话框： 选出空气层与 路面层的交界 后，单击“开始” 如上图所示选择参数，单击“开始”后，应对“分层线”进检查，检查是 否信号有无漂移现象，并对其进行修正，最后保存，如下图：
7）“处理” “静校正/切除”，如下图所示，并选择相应参数后，单击“开始”： 分层线 选1即可 可选0.1 输入文件名 此处应为1 空气层 路面层
8）“处理”“增益”，如下图所示，并选择相应参数后，单击“开始”： 9）“处理”“2D滤波”，如下图所示，并选择相应参数后，单击“开始”： 10）“处理”“1D滤波”，如下图所示，并选择相应参数后，单击“开始”：此处应为2 通过增大或减小此数值来确保“滤波后”的波形图图刚好在“滤波后”的图框内即可 此处应为3
我国天气雷达与发达国家同类雷达定 量对比分析报告 经过十多年的发展，我国已建成并投入业务运行的新一代多普勒天气雷达总数达171部，天气雷达在强天气监测和预警、防灾减灾、公共服务等方面中发挥了重要的作用。 随着我国基础工业和研发能力的不断提高，天气雷达的运行稳定性、探测能力都有了长足的进步。但是随着雷达技术的不断发展，我国与国际先进水平仍然存在一定的差距，因此客观分析我国与国际先进水平的差距对天气雷达的后续发展具有十分重要的参考价值和意义。 一、天气雷达国内外对比分析 （一）业务布局 美国和德国的雷达业务布网已经完成，型号单一，美国近地面1km高度边界层的覆盖范围比我国高2倍以上，低空覆盖范围较小造成国内天气雷达在降水（雨和雪）估算、强风暴探测、辐合带探测及边界层风场估算等方面能力较差，因此，需要优化布局，并加强对天气雷达探测净空环境的保护。 （二）观测模式 美国雷达业务观测中使用了晴空、降水、风暴3种观测模式，德国使用了降水和闲置2种观测模式，而我国天气雷达业务观测只采用降水模式，使得雷达对低空、弱回波、晴空回波、灾害性天气的探测能力明显不足。因此，应逐步建立台风、强对流、降水、晴空和高山五种观测模式，提高我国现有雷达网的探测能力。 （三）探测能力 国内业务雷达探测能力主要指标与国外的最大差距表现在组网雷达定量测量的均一性方面，这不仅反映了我国业务雷达在定标技术方面存在差距，同时也反映出我国业务雷达的一些重要硬件质量存在的差距。此外，我国业务雷达未全面开展双偏振雷达升级，无偏振量观测产品。导致我国业务雷达在定量
测量（降水定量估测与径向速度测量）差距进一步加大。因此，今后需提高组网均一性的能力。 （四）关键技术 1.双偏振技术 美国经过近15年的双线偏振技术雷达与WSR-88D雷达比对的试验，系统地完成了雷达同时发射与同时接收技术体制定型、偏振量ZDR的定标、利用偏振量定量估测降水和质控算法等重要工作，并已经完成了全部雷达的双偏振技术升级工作。德国也已经基本上完成了双偏振升级工作。上述表明：我国在双线偏振雷达技术应用等相关工作开展方面与美国还存在较大的差距，我们应当尽快建立开展双线偏振雷达技术应用的试验工作，推动我国双线偏振雷达技术应用稳步向前。 2. 固态技术 在固态技术方面，国内虽然已经研制出了全固态的X波段和毫米波雷达，但在发射功率和脉冲压缩主副比等参数方面与国外先进水平相差较大。因此，加快固态雷达关键技术的研究。 3.相控阵技术 在相控阵天气雷达研究方面，国内和美国存在的差距主要表现在：我国没有形成一支专业团队长期进行系统性的试验和比对，开展对相控阵关键技术评估工作。在相控阵雷达方程、定标和数据分析和质量控制等方面缺少系统性地深入研究工 作。 （五）数据质量控制技术 国内目前在业务中使用的数据质控方法较少，非气象回波不能得到有效控制，与美国相比存在一定差距。但国内针对雷达数据质控问题开展了一系列研究工作并取得进展，因此需将现有成熟质控算法经测试评估后应用于业务系统中。力争在6 年内完成地物杂波、超折射回波、海浪回波、电磁干扰回波、噪声回波等杂波消除算法在业务系统中的应用，非气象回波基本得到控制。部分天气雷达已采用相位编码技术和双PRF技术，此项技术水平与美国相当。到2020年，基本可实现相位编码技术和自动PRT技术在我国天气雷达业务中广泛应用，并结合软件算法基本解决距离模糊和速度模糊问题。使质控后的雷达数据质量满足模式同化的要求。 （五）定量估测降水精度
教程：大数据建模工具FineBI雷达图制作及图表示例雷达图 1. 描述 雷达图（Radar Chart），又可称为戴布拉图、蜘蛛网图（Spider Chart），是财务分析报表的一种。即将一个公司的各项财务分析所得的数字或比率，就其比较重要的项目集中划在一个圆形的图表上，来表现一个公司各项财务比率的情况，使用者能一目了然的了解公司各项财务指标的变动情形及其好坏趋向 图表适用分析：每个分类都拥有自己的数值坐标轴，这些坐标轴由中心向外辐射，并用折线将同一系列的值连接。用以显示独立的数据系列之间，以及某个特定的系列与其他系列的整体之间的关系。 2. 示例 当前我们需要分析去年各个地区的不同门店的销售额，而且需要能便于分析出每个地区不同种类门店的差异，同时也要能直观分析同一种类门店在不同地区的销售额数据。首先我们分析，此处有地区，门店种类2个维度，如果使用坐标轴图分析，肯定会有分类及系列。那么此时分类的优先分析会高于系列，而且系列只便于统一分类内互相分析比较，不便于跨分类分析，故不适合。由此分析出，2个维度的分析优先度是一样的，故选择雷达图比较适合。 2.1 新建图表
当确定要使用的图表类型之后，需要在新建分析上选择对应的组件图表并拖拽至dashbroad需要显示的位置，然后会自动跳转至组件配置界面，如图所示： 2.2 添加分析数据 当进入到组件详细配置界面时，从数据选择区域中，点击百货业务包，选择销售明细表，选择销售额添加指标区域，点开门店信息表，选择所属小区添加至分类，添加店性质字段至系列区域，此时可以看到如图所示的展示结果：
如下图所示，为各个商品的销售数量，销售总额的散点分布情况，可供分析。效果如下图所示： 2.3 样式 可设置的样式属性如下图所示 3. 示例2 再介绍一个使用一个维度字段作为分类，多个指标互相间比较分析的雷达图实例。下面仍旧使用百货行业的情况数据来分析各个地区销售额，毛利的情况。 3.1 添加分析数据