运行上述代码后，将输出一个散点图，其中 x 轴表示真实的目标方向，y 轴表示预测的目标方向。这个图像可以用来评估模型的性能。如果模型的预测结果与真实结果高度相关，则可以得出结论，该FC神经网络可以成功地实现FMCW雷达DoA估计。再和我详细描述一下这个散点图

好的。这个散点图是用来评估模型的性能的，它可以帮助我们直观地看到模型的预测结果与真实结果之间的关系。其中，x 轴表示真实的目标方向，y 轴表示模型预测的目标方向。每个点都代表一个样本，比如说一次雷达扫描得到的数据。

如果模型的预测结果与真实结果高度相关，也就是说，散点图中的点都聚集在一条直线上，那么我们可以得出结论，该FC神经网络可以成功地实现FMCW雷达DoA估计。反之，如果点之间的分布比较散乱，那么我们就需要重新考虑模型的设计和参数设置，以提高其精度和稳定性。因此，散点图是评估模型性能的一种重要工具，可以帮助我们更好地理解模型的优劣之处，指导我们进行进一步的优化和改进。