雷达信号分选的代码

雷达信号分选是指将雷达接收到的信号进行分类，从而识别出不同类型的目标。具体的实现方式因雷达系统不同而异，下面提供一种常见的实现方式：

1. 预处理：对接收到的信号进行初步处理，包括去噪、滤波、增益控制等。

2. 目标检测：利用信号处理算法对处理后的信号进行目标检测，如常见的CFAR算法、GOCA算法等。

3. 特征提取：对检测到的目标进行特征提取，以便后续分类。常见的特征包括目标大小、速度等。

4. 目标分类：根据目标的特征进行分类，以识别不同类型的目标。常见的分类算法包括KNN、SVM等。

下面给出一个简单的示例代码：

import numpy as np

# 生成模拟雷达信号
N = 10000
signal = np.random.randn(N)

# 预处理
signal = signal - np.mean(signal)  # 去均值
signal = signal / np.std(signal)    # 归一化

# 目标检测
threshold = 2.5
detection = np.zeros(N)
for i in range(5, N-5):
    if signal[i] > threshold*np.mean(signal[i-5:i+5]):
        detection[i] = 1

# 特征提取
features = []
for i in range(5, N-5):
    if detection[i] == 1:
        size = np.sum(detection[i-5:i+5])
        speed = (signal[i] - signal[i-1]) / (i - i-1)
        features.append([size, speed])

# 目标分类
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

X = np.array(features)
y = np.zeros(len(features))

clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
clf.fit(X, y)

# 测试分类器
test_size = 10
test_speed = 0.2
test_feature = np.array([[test_size, test_speed]])

pred = clf.predict(test_feature)

if pred == 0:
    print("未识别目标")
else:
    print("识别为目标类型{}".format(int(pred)))

这是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体场景进行调整和优化。