matlab CFARDetector2D

引用\[1\]中的代码段是关于信号辐射的设置和操作，其中使用了phased.Radiator和step函数来进行信号辐射和目标角度估计。引用\[2\]中的代码段是关于目标距离估计的，使用了phased.MatchedFilter和matchedfilter函数来进行脉冲压缩。引用\[3\]中的代码段是关于原始信号脉冲压缩的，使用了filter函数和匹配滤波器系数来对数据进行滤波处理。

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [SAR学习笔记后续-phased工具箱介绍](https://blog.csdn.net/yjh_2019/article/details/123294558)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

给出phased.CFARDetector2D在matlab中的例子

`phased.CFARDetector2D`是MATLAB Communications System Toolbox中的一个二维连续傅立叶幅度速率检测器，主要用于OFDM系统中检测符号速率变化。以下是使用它的简单示例：

% 导入必要的库
import phased.*

% 创建CFAR检测器
detector = phased.CFARDetector2D('NumCells', 10, 'Method', 'Rake');

% 假设我们有一个模拟的OFDM信号数据，包含I/Q样本
% 这里仅做简化假设，实际信号需要来自合适的通信系统模型
data = randn(1000, 2);   % 1000个OFDM符号，每个符号包含2个IQ分量

% 分配给检测器
[detectedSymbols, stats] = detector(data);

% 'stats'变量包含了统计信息，如最大检测结果等
disp(stats);

% 打印检测到的符号速率变化
fprintf('Detected symbol rate change: %.2f symbols per second.\n', stats.SymbolRateChange);

% 如果你想查看检测过程，可以设置DetectorOutputPort为'on'
% 并查看'detectedSymbols'，这将包含估计的符号序列

% 更深入的例子可能涉及到实际的OFDM信号生成和通道模型，这里不再详述。