毫米波雷达数据处理:MATLAB源码解析高精度数据

8 下载量 128 浏览量 更新于2024-10-06 1 收藏 3.55MB RAR 举报
资源摘要信息:"本资源包含关于TI(德州仪器)毫米波雷达开发中6843 High Accuracy Demo项目的内容,特别关注串口数据的接收和TLV(Type-Length-Value)协议的解析方法,并提供相应的Matlab源码。" 知识点: 1. 德州仪器TI毫米波雷达开发:德州仪器(Texas Instruments,简称TI)是一家全球性半导体设计与制造公司,其毫米波雷达技术广泛应用于汽车、工业自动化、消费电子等领域。毫米波雷达能够利用毫米波频段进行高精度测距、测速和角度测量,常用于雷达探测、目标跟踪、避障等应用。 2. 6843 High Accuracy Demo:这是指德州仪器提供的一个高精度的毫米波雷达开发演示项目,主要面向需要高精度测量的应用场景。该演示项目通过毫米波雷达技术,能够实现对目标物体的精确探测和分析。 3. 串口数据接收:串口(也称为串行端口)是一种常见的计算机接口,用于设备之间的数据通信。在毫米波雷达开发中,串口通常用来接收雷达模块发来的数据。这些数据可以是雷达的原始信号、经过处理的目标信息等。 4. TLV协议解析:TLV是一种通用的数据编码格式,主要用于数据交换和存储。它由三个部分组成:Type(类型)、Length(长度)、Value(值)。TLV协议因其结构简单,易于解析,且节省存储空间而被广泛应用于通信协议中。在本资源中,TLV协议用于解析从毫米波雷达设备接收到的数据包。 5. Matlab源码:Matlab是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级编程语言和交互式环境。Matlab提供了大量的数学函数库以及便捷的数据处理和可视化工具,使得工程师和科研人员可以更高效地开发和测试算法。在此资源中,Matlab源码用于处理串口数据接收和TLV协议解析。 6. 串口功能演示.mp4:这是一个演示视频文件,向用户展示了如何在Matlab环境中实现串口数据的接收功能。视频将详细指导用户完成从雷达模块读取数据,到使用Matlab进行数据处理和分析的整个过程。 7. ParseHighAccuracyData(1):这是一个Matlab脚本文件,是实现TLV协议解析的关键代码。文件名中的(1)可能表示这是一个系列脚本中的第一个,或者表示这是一个测试版本或初始版本的文件。该脚本将指导用户如何解析雷达数据包,从而提取出有用的信息,如距离、速度、角度等。 总结而言,本资源为用户提供了一个完整的工作流程,涵盖从毫米波雷达数据的采集、通过串口接收数据,到利用Matlab进行数据解析和处理的过程。用户通过学习和应用这些材料,可以进一步理解和掌握TI毫米波雷达开发技术,特别是在高精度数据处理方面的应用。这对于雷达技术的学习者和开发者来说,是一份宝贵的资源。

2021-03-26 20:54:33,596 - Model - INFO - Epoch 1 (1/200): 2021-03-26 20:57:40,380 - Model - INFO - Train Instance Accuracy: 0.571037 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Test Instance Accuracy: 0.718528, Class Accuracy: 0.627357 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Best Instance Accuracy: 0.718528, Class Accuracy: 0.627357 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Save model... 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Saving at log/classification/pointnet2_msg_normals/checkpoints/best_model.pth 2021-03-26 20:58:16,698 - Model - INFO - Epoch 2 (2/200): 2021-03-26 21:01:26,685 - Model - INFO - Train Instance Accuracy: 0.727947 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Test Instance Accuracy: 0.790858, Class Accuracy: 0.702316 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Best Instance Accuracy: 0.790858, Class Accuracy: 0.702316 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Save model... 2021-03-26 21:02:03,643 - Model - INFO - Saving at log/classification/pointnet2_msg_normals/checkpoints/best_model.pth 2021-03-26 21:02:03,746 - Model - INFO - Epoch 3 (3/200): 2021-03-26 21:05:15,349 - Model - INFO - Train Instance Accuracy: 0.781606 2021-03-26 21:05:51,538 - Model - INFO - Test Instance Accuracy: 0.803641, Class Accuracy: 0.738575 2021-03-26 21:05:51,538 - Model - INFO - Best Instance Accuracy: 0.803641, Class Accuracy: 0.738575 2021-03-26 21:05:51,539 - Model - INFO - Save model... 2021-03-26 21:05:51,539 - Model - INFO - Saving at log/classification/pointnet2_msg_normals/checkpoints/best_model.pth 我有类似于这样的一段txt文件,请你帮我写一段代码来可视化这些训练结果

2023-02-06 上传