目标端

目标函数是用来衡量候选解相对于优化问题解的优劣程度的函数。在优化算法中，通过迭代地评估和比较不同候选解的目标函数值，来逐渐逼近问题的最优解。 目标函数的设计取决于具体的优化问题。它需要能够准确地反映问题的目标，并将问题的约束条件融入其中。 目标函数的选择对优化算法的效率和最终结果至关重要。一个设计良好的目标函数能够引导算法快速找到全局最优解，而一个设计不当的目标函数则可能导致算法陷入局部最优解。

目标端体系结构包括PPUT、PMONT、PMSGT、SHM，共同保障系统稳定运行。PMONT负责监控进程状态；PMSGT记录错误信息；PRECVT接收管理命令和数据包；PPUT装载数据并验证；PRECVT和PCLEAN共享目标数据库内存区。

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。

使用Matlab实现meanshift算法进行目标跟踪。

在这个课程中，我们详细讨论了雷达在自动驾驶汽车感知中的关键角色。我们从基本原理出发，介绍了信号传播和目标响应生成的过程。进一步深入研究了实时定位目标所需的Range Doppler生成。使用MATLAB编写了生成目标场景的代码，包括FMCW波形的创建，以及使用FFT和CFAR处理技术生成距离多普勒地图（RDM）。在项目的第二部分，我们利用MATLAB的Driving Scenario Simulator进行部署，实现了多对象的跟踪和聚类分析。完成此项目需要下载并安装MATLAB，并确保环境准备就绪。详细操作步骤包括创建MathWorks帐户、下载安装程序并完成安装。

数据库管理 安装、启动和关闭 SQL Server 分配系统资源 创建和管理数据库 管理 SQL Server 帐户和数据库用户 管理数据库对象 Tansact-SQL 配置 SQL Server 参数以调谐系统性能 数据保护 对数据库进行备份和恢复 故障排除 诊断系统故障 解决常见问题

通过分析不平衡数据中的影响目标活动模式，有助于找出重要指标。

使用Excel模拟的价值计算方法。

介绍数据挖掘的基本概念、过程以及使用的方法和技术，同时探讨从数据中挖掘出的不同知识类型及其表达方式。

本课程培养计算机专业技术人才，特别是数据库设计和管理方面的能力。学习本课程后，学生将深入理解数据库的基本概念和设计方法，从而具备分析和解决问题的能力。