毫米波雷达测速算法频移法的matlab具体代码

由于毫米波雷达测速频移法涉及到很多技术和参数，因此具体的 matlab 代码可能会有所不同，以下提供一个基本的示例代码，仅供参考：

% 设定参数
fc = 77e9; % 雷达信号的载频
c = 3e8; % 光速
lambda = c / fc; % 波长
v_res = 3; % 雷达速度分辨率
range_res = c / 2 / v_res; % 雷达距离分辨率

% 读取信号
signal = audioread('signal.wav');

% 转化为 IQ 信号
replica = exp(-(1:256)/(2*128)).*exp(1j*pi*0.5*(1:256));
signal_iq = zeros(1, length(signal) - 256);
for i = 1:length(signal_iq)
signal_iq(i) = sum(signal(i:i+255) .* replica);
end

% 傅里叶变换
n_fft = 1024;
signal_pwr = abs(fft(signal_iq, n_fft)).^2;

% 提取频移相关数据
range_doppler_map = zeros(n_fft, length(signal_iq)/256);
for i = 1:length(signal_iq)/256
d = signal_iq((i-1)*256+1 : i*256);
range_profile = abs(fft(d, n_fft)).^2;
range_doppler_map(:,i) = range_profile;
end

% 运用 CFAR 算法进行目标检测
thresh_cfar = cfar_detector_custom(range_doppler_map);
detection_map = threshold_and_prune(range_doppler_map, thresh_cfar);

上述代码主要包含以下步骤：

1. 设定参数，包括雷达信号的载频、光速、波长、雷达速度分辨率和距离分辨率等。
2. 读取信号并转化为 IQ 信号。
3. 进行傅里叶变换，并提取频移相关数据。
4. 功能雷达目标检测，使用 CFAR 算法和阈值修剪等技术进行处理。

需要注意的是，上述代码仅是一个简单的示例，具体的毫米波雷达测速应用还需要针对具体的场景进行参数调整和算法优化。