1.はじめに
1ドップラー効果
私たちの日常生活には多くのドップラー効果があります。たとえば、救急車が来たときは以前よりも音が大きくなり、車が離れたときは音の高さが以前よりも低くなります。
この効果は、1842年にこの理論を最初に提案したオーストリアの物理学者で数学者のクリスチャン・ヨハン・ドップラー（クリスチャン・ヨハン・ドップラー）にちなんで名付けられました。一度電車が通りかかったからだそうですが、電車が近づいたり遠ざかったりすると笛が大きくなり、ピッチが鋭くなり、電車が近づいたり近づいたりすると笛が弱くなりピッチが低くなることがわかりました。はるかに。彼はそれが非常に興味深いと感じたので、彼はこの現象の詳細な研究に行き、それでドップラー効果を提案しました。
ドップラー効果の主な内容は、波源と観測者の相対運動によって物体の放射の波長が変化することです。動波源の前では、波が圧縮され、波長が短くなり、周波数が高くなります（青方偏移）。動波源の後ろでは、逆の効果が生じます。波長が長くなり、周波数が低くなります（赤方偏移）。波源の速度が速いほど、効果は大きくなります。波の赤（青）偏移の程度に応じて、波源が観測方向に沿って移動する速度を計算できます。
2衛星航法におけるドップラー効果
3ドップラー固定速度
第二に、ソースコード
AI = ('winsound');
%2. Add channels - Add one channel to AI. chan = addchannel(AI,1);
%3. Configure property values - Assign values to the basic setup properties, and
%create the variables blocksize and Fs, which are used for subsequent analysis.
%The actual sampling rate is retrieved since it may be set by the engine to a
%value that differs from the specified value.
%set(AI,'SampleRate',8000)
% 设置采样速率为8000Hz
ActualRate = get(AI,'SampleRate');
% 从AI中获取实际采样速率
set(AI,'TriggerChannel',chan)
% 设置触发通道
set(AI,'TriggerType','software');
% 设置触发类型
set(AI,'Triggercondition','rising');
% 设置为电压上升至某值后触发
set(AI,'TriggerConditionValue',0.013);
% 设置触发电压值
set(AI, 'TriggerDelay', -1);
% 设置触发时延
set(AI, 'TriggerDelayUnits', 'seconds');
% 设置触发时延的单位
set(AI,'timeout',2)
% 定义超时值
Fs = ActualRate;
% 设置采样速率
clear data1;
start(AI)
% 开始采样
try
[data1,time]=getdata(AI);
% 将采样得到的数据保存到data1,采样时间保存到time
catch time=0;data1=0;
disp('A timeout occurred.');
end
subplot(2,1,1)
% 绘制2行1列的第1张子图
plot(time,data1)
% 以时间为横轴，数据为纵轴作图
xlabel('Time (sec.)')
% 标注横坐标
ylabel('Signal Level (Volts)')
% 标注纵坐标
grid on
% 添加网格
% 对滤波处理后的数据作FFT频谱分析，并将结果在第二张子图上作图表示，加上横纵坐标和标题
[f,mag] = daqdocfft(data1,Fs,blocksize); % 此函数为MATLAB自带
%MIT IAP Radar Course 2011
%Resource: Build a Small Radar System Capable of Sensing Range, Doppler,
%and Synthetic Aperture Radar Imaging
%
%Gregory L. Charvat
%Process Doppler vs. Time Intensity (DTI) plot
%NOTE: set Vtune to 3.2V to stay within ISM band and change fc to frequency
%below
clear all;
close all;
%read the raw data .wave file here
[Y,FS] = audioread('Off of Newton Exit 17.wav');
%constants
c = 3E8; %(m/s) speed of light
%radar parameters
Tp= 0.250; %(s) pulse time
N = Tp*FS; %# of samples per pulse / Fs 是采样率，N表示在一个脉冲时间采了多少个点
fc = 2544.2E6; %(Hz) Center frequency (connected VCO Vtune to +5 for example)
%fc = 2495E6; %(Hz) Center frequency within ISM band (VCO Vtune to +3.2V)
%the input appears to be inverted
s = -1*Y(:,2); % 矩阵Y的第二列都乘-1，得到的结果只有Y的第二列乘以-1，s是个列矩阵
%clear Y;
%figure;
%subplot(1,2,2)
%plot(Y(:,2));
%creat doppler vs. time plot data set here
%Temp1 = round(size(s,1)/N)-1; % 除以 N 计算需要多少个脉冲时间
for ii = 1:round(size(s,1)/N)-1 % size(s,1)返回s的行数，round四舍五入，s的行数除以N之后，四舍五入再减1
sif(ii,:) = s(1+(ii-1)*N:ii*N); % 将 s 中的 1+（ii-1）*N 到 ii*N 行第一个元素（s为列向量），放到 sif 的第ii行 ，一个脉冲时间的数据放一行
end
%subtract the average DC term here
sif = sif - mean(s);
zpad = 8*N/2;% ifft的计算长度
%doppler vs. time plot:
v = dbv(fft(sif,zpad,2));% 按行进行ifft，列数变成了sif的4倍
%Temp2 = v;
v = v(:,1:size(v,2)/2); % size(v,2)返回 v 的列数，v 的列数除以2, v 的1到 22050(size(v,2)/2)列，构成新的 v
mmax = max(max(v)); % 取出 v 里面最大的元素，第一次行最大元素，第二次所有元素中最大的元素
%calculate velocity
subplot(1,2,1)
imagesc(velocity,time,v-mmax,[-35, 0]); %四个参数？？
colorbar;
xlim([0 40]); %limit velocity axis
ylabel('time (sec)');
3、実行中の結果
四、備考
QQ 1564658423を追加するために、コードを完成させるか、記述してください