雷达脉冲信号 时域分析的原始代码

以下是雷达脉冲信号时域分析的原始代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成脉冲信号
fs = 5000 # 采样率
T = 1/fs # 采样周期
t = np.arange(0, 0.1, T) # 时间轴
pulse = np.sin(2*np.pi*1000*t) # 正弦波脉冲信号

# 添加高斯白噪声
noise = np.random.normal(0, 1, len(pulse))
signal = pulse + noise

# 绘制原始信号
plt.plot(t, signal)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Original Signal')
plt.show()

# 计算自相关函数
corr = np.correlate(signal, signal, mode='full')
lags = np.arange(-len(signal)+1, len(signal))
tau = lags*T

# 绘制自相关函数
plt.plot(tau, corr)
plt.xlabel('Lag (s)')
plt.ylabel('Correlation')
plt.title('Autocorrelation Function')
plt.show()

# 寻找主峰位置
peak_index = np.argmax(corr)
delay = tau[peak_index]
print('Delay:', delay, 's')

这个代码示例生成了一个正弦波脉冲信号，添加了高斯白噪声，并计算了其自相关函数。然后，代码找到了自相关函数的主峰位置，从而计算出信号的延迟。您可以按照您的需要进行修改和适应。