基于Winger-Hough变换的线性调频信号参数估计怎么进行峰值检测

基于Wigner-Hough变换的线性调频信号参数估计中，峰值检测可以通过以下步骤实现：

1. 对Wigner-Hough变换得到的参数空间进行归一化处理，使得峰值处的值为1，其余位置的值小于1。
2. 设置一个阈值，将低于阈值的值都设为0，保留高于阈值的值。
3. 对保留的值进行局部极大值检测，得到所有的峰值点。
4. 对于每个峰值点，计算其对应的线性调频信号的参数。

这些步骤可以通过以下代码实现：

import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks

# 计算Wigner-Hough变换
def wigner_hough_transform(signal):
    # TODO：计算Wigner-Hough变换的代码
    return transformed_signal

# 对Wigner-Hough变换得到的参数空间进行归一化处理
def normalize_transformed_signal(transformed_signal):
    normalized_signal = transformed_signal / np.max(transformed_signal)
    return normalized_signal

# 峰值检测
def peak_detection(transformed_signal, threshold):
    # 将低于阈值的值都设为0，保留高于阈值的值
    thresholded_signal = np.where(transformed_signal > threshold, transformed_signal, 0)
    # 对保留的值进行局部极大值检测，得到所有的峰值点
    peaks, _ = find_peaks(thresholded_signal)
    return peaks

# 计算线性调频信号的参数
def estimate_parameters(signal, peaks):
    # TODO：计算线性调频信号的参数的代码
    return parameters

# 示例代码
signal = np.random.rand(100)
transformed_signal = wigner_hough_transform(signal)
normalized_signal = normalize_transformed_signal(transformed_signal)
peaks = peak_detection(normalized_signal, 0.5)
parameters = estimate_parameters(signal, peaks)
print(parameters)