sar算法

Ⅰ 汇编语言中sar是什么意思

1、相同点：汇编语言中SAR和SHR指令都是右移指令，SAR是算数右移指令（shift arithmetic right），而SHR是逻辑右移指令（shift logical right）。

2、两者的在于SAR右移时保留操作数的符号，即用符号位来补足，而SHR右移时总是用0来补足。

例如10000000算数右移一位是11000000，而逻辑右移一位是01000000。

3、用法不同：

SAR功能是将操作数右移，符号位保持不变，可用于有符号数除法；
SHR功能是将操作数右移，原最低位移入进位标志CF，原最高位补0；可用于无符号数除法.

例如,AL=1110 1110,BL=0110 1100,CL=2

SHR AL,CL后

AL=0011 1011 SHR最高位用0填补

SAR AL,CL

AL=1111 1011 SAR最高位不变

SAR BL,CL

BL=0011 1011 SAR最高位不变

(1)sar算法扩展阅读：

逻辑右移SHR

SHR指令影响标志位CF和OF。如果移位次数为1，且移位后符号位的值发生变化，则OF=1，否则OF=0.如果移位次数不为1，则OF不确定。

【格式】：SHR OPR.CNT。其中OPR用除立即数外的任何寻址方式。移位次数由CNT决定，在8086中可以是1或CL，CNT为1时只移一位。

如:MOV AX,62H

SHR AX,1

当移位数大于1时，需要先将移位数放进CL中然后再进行移位操作。可以使用8位立即数指定范围从1到31的移位次数。

如MOV AL,62H

MOV CL,4

SHR AL,CL

所执行简易理解如下：

01100010B因为是右移操作，也称为右移补0操作，将二进制位逐次在右边去掉一位然后在左边添个0，移多少位重复上述操作多少次。4次移位后结果为00000110B,即06H.

【应用】逻辑右移一位的操作，相当于将寄存器或存储器的无符号数除以2，因此同样可以用SHR指令完成除以某些常数的运算。而且移位指令通常比除法指令时运行速度要快得多。

网络——SHR（计算机术语）

Ⅱ sar,汇编偏移的计算

sar eax,1就是把eax的32位数算术右移一位。
eax的值为7（0000 ……0111），则移位以后，eax的值为3（0000…… 0011）。
移出的最低位（1）放到cf中。
右移一位相当于除以2。

算术右移是说移动过程中保持最高位不变。

Ⅲ sarfft成像算法是什么算法

雷达成像基于目标的散射点模型.雷达通常发射长时宽的线频调(chirp)信号，然后用参考信号对回波作解线频调(dechirp)处理，再将解线频调的回波作横向排列，则在一定条件下它可近似为二维正弦信号模型，通过二维傅里叶变换，可以重构目标的二维像；采用超分辨算法［1～3］，还可得到更精细的二维目标像.
应当指出，上述二维模型是假设散射点在成像期间不发生超越分辨单元走动，近似认为散射点的移动只影响回波的相移，而子回波包络则固定不变.这种近似，只适用于小观察角时参考点附近有限小尺寸目标成像.
如果目标较大，特别是在离参考点较远处，越分辨单元移动(MTRC)便会发生，从而使得用简单二维模型获得的图像模糊.传统解决的方法是按目标转动用极坐标-直角坐标插值.插值不可避免地会有误差，而超分辨算法通常基于参数化估计，对误差较为敏感，这会影响成像质量.
本文介绍一种近似度较高的二维模型，并利用该模型通过超分辨算法成像，可获得较好的结果.
二、维回波模型
设目标有K个散射点，雷达以平面波自下向上照射目标(图1).目标以参考点为原点相对雷达射线转动，经过N次脉冲发射，散射点Pk点移至P′k点，移动中第n次脉冲时该散射点的垂直坐标为：
ykn=yk+Δykn=xksin(nδθ)+ykcos(nδθ),n=0,1,…,N-1(1)
式中δθ为相邻脉冲的转角，总观测角Δθ=(N-1)δθ.考虑到雷达发射的是长时宽的线频调信号，以原点为参考作解线频调处理，并对信号以 的频率采样，得目标的回波信号(离散形式)为：
(2)
式中Ak为第k个散射点子回波信号的复振幅;fc、γ分别是雷达载频和调频率，c为光速；e(m,n)为加性噪声.

图1二维雷达目标几何图
由于观测角Δθ很小，取近似sin(nδθ)≈nδθ和cos(nδθ)≈1，则式(2)可近似写成:
(3)
式中
式(3)指数项中的第三项是时频耦合项，它是线频调信号(其模糊函数为斜椭圆)所特有的，如果采用窄脉冲发射，则该项不存在.将该项忽略，则式(3)成为常用的回波二维正弦信号模型.
实际上，式(3)的第三项系“距离移动”项，它与散射点的横坐标xk成正比，目标区域大时必须考虑，而且这还远远不够，散射点的多普勒移动也必须考虑.为此，令sin(nδθ)≈nδθ和cos(nδθ)≈1-(nδθ)2/2，则式(2)较精确的近似式可写成：
(4)
式(4)与式(3)相比较，指数中增加了两项，其中前一项是“多普勒移动”项，纵坐标yk越大，影响也越大，这可以补充式(3)之不足；而后项是时频耦合的多普勒移动项，由于Mγ/Fslt;lt;fc，它的影响可以忽略.因此，可将考虑MTRC情况下，回波二维模型的一阶近似式写成：
(5)
需要指出，每个散射点的参数之间存在下述关系：ωk/μk=2γ/Fsfcδθ2和 k/vk=fcFs/γδθ.由于雷达参数(fc,γ,Fs)和运动参数(δθ)均已知，所以待估计的五个参数中只有三个是独立的.本文假设五个参数是独立的，而在成像计算中已考虑参数之间的关系.
设{ξk}Kk=1≡{αk,ωk, k,μk,vk}Kk=1，现在我们要从y(m,n)中估计参量{ξk}Kk=1.
三、二维推广的RELAX算法
对于(5)式所示的信号模型，令：
Y=［y(m,n)］M×N
则 (6)
式中

设ξk估计值为 ，则ξk的估计问题可通过优化下述代价函数解决：
(7)
式中‖.‖F表示矩阵的Frobenius范数，⊙表示矩阵的Hadamard积.
上式中C1的最优化是一个多维空间的寻优问题，十分复杂.本文将RELAX［3］算法推广以求解.为此，首先做以下准备工作，令：
(8)
即假定{ i}i=1,2,…,K,i≠k已经求出，则式(7)C1的极小化等效于下式的极小化：
C2(ξk)=‖Yk-αk(aM(ωk)bTN( k)Pk)⊙Dk(vk)‖2F(9)
令：Zk=YkP-1k⊙Dk(-vk)(10)
由于Pk为酉矩阵，矩阵Dk的每个元素的模Dk(m,n)=1,显然矩阵Yk与Zk的F范数相同，故C2的极小化等效于下式的极小化：
C3=‖Zk-αkaM(ωk)bTN( k)‖2F(11)
对上式关于αk求极小值就获得αk的估计值 k：
k=aHM(ωk)Zkb*N( k)/(MN)(12)
从式(12)可以看出： 是Zk归一化的二维离散傅里叶变换在{ωk, k}处的值，所以只要得到估计值{ k, k, k, k}，即可通过2D-FFT获得 k.
将估计值 k代入式(11)后，估计值{ k, k, k, k}可由下式寻优得到：
(13)
由上式可见，对于固定的{μk,vk}取值,估计值{ k, k}为归一化的周期图aHM(ωk)Zkb*N( k)2/(MN)主峰处的二维频率值.这样，式(13)的优化问题归结为：在(μk,vk)平面上可能的取值范围内寻找一点{ k, k}，在该点处周期图aHM(ωk)Zkb*N( k)2/(MN)的主峰值比其余各点处的主峰值都大.所以，我们通过上述二维寻优获得{μk,vk}的估计值{ k, k}，再由式(13)得到{ωk, k}的估计值{ k, k}.
实际中，为了加快运算速度，二维(μk,vk)平面的寻优可以用Matlab中的函数Fmin()实现.
在做了以上的准备工作以后，基于推广的RELAX算法的参量估计步骤如下：
第一步：假设信号数K=1,分别利用式(13)和式(12)计算 1.
第二步(2)：假设信号数K=2，首先将第一步计算所得到的 1代入式(8)求出Y2，再利用式(13)和式(12)计算 2；将计算的 2代入式(8)求出Y1，然后利用式(13)和式(12)重新计算 1，这个过程反复叠代，直至收敛.
第三步:假设信号数K=3,首先将第二步计算所得到的 1和 2代入式(8)求出Y3，再利用式(13)和式(12)计算 3；将计算的 3和 2代入式(8)求出Y1，然后利用式(13)和式(12)重新计算 1；将计算的 1和 3代入式(8)求出Y2，然后利用式(13)和式(12)重新计算 2，这个过程反复叠代，直至收敛.
剩余步骤：令K=K+1,上述步骤持续进行，直到K等于待估计信号数.
上述过程中的收敛判据与RELAX算法的收敛判据相同，即比较代价函数C1在两次叠代过程中的变化值，如果这个变换值小于某个值，如ε=10-3，则认为过程收敛.
四、数值模拟
1.算法参数估计性能模拟
模拟数据由式（5）产生，M=10,N=10，信号数K=2.信号参数和实验条件如表1所示,为复高斯白噪声.注意两信号的频率差小于FFT的分辨率Δf=Δω/(2π)=0.1.表1给出了信号参数估计均方根误差的统计结果及相应情形时的C-R界，可见，估计均方根误差与CR界十分接近.另外表中还给出了估计均值，与真实值也非常接近.
表1二维信号的参数估计、CRB及与均方根差的比较

2.SAR成像模拟
雷达参数为：中心频率f0=24.24GHz,调频率γ=33.357×1011Hz/s,带宽B=133.5MHz,脉冲宽度tp=40μs.四个点目标作正方形放置，间隔50米，左下角的点作为参考点.雷达与目标间隔1公里，观察角Δθ=3.15，数据长度为128×128.采用FFT成像方法时，其纵向和横向距离分辨率为ρr=ρa=1.123米，防止MTRC现象发生所需的目标最大范围为［4］：纵向尺寸Dr＜4ρ2r/λ=40米，横向尺寸Da＜4ρ2a/λ=40米.采用常规超分辨方法时，目标尺寸Dr=Da＞10米则出现明显的性能下降.图2、图3分别给出了RELAX方法及本文推广的RELAX(Extended RELAX)算法的成像结果.可以看出，由于目标远离参考中心，已在横向和纵向出现距离走动，采用常规超分辨的RELAX算法产生图像模糊，对于本文算法，则得到基本正确的成像结果.图4和图5则比较了RELAX算法和推广的RELAX算法的散射点强度估计结果，可以看到，RELAX算法由于距离走动影响，散射点（除参考点以外）的强度降低.对于本文算法，散射点强度接近真实值.

图2距离走动误差下的RELAX成像结果 图3距离走动误差下的

图4RELAX方法估计的信号强度推广RELAX成像结果 图5推广RELAX方法估计的信号强度
五、结束语
现有的雷达成像超分辨算法是基于目标回波信号的二维正弦信号模型，所以仅适用于目标位于参考点附近很小区域时的情形.当目标远离参考点时，模型误差，特别是距离走动误差，将使算法性能严重下降或失效.为此，本文提出一种基于雷达成像近似二维模型的超分辨算法,从而扩大了超分辨算法的适用范围.本文进一步的工作包括SAR实测数据成像及ISAR机动目标成像，结果将另文报道.
附 录：参数估计的C-R界
下面我们给出式(5)所示的二维信号参量估计的C-R界表达式.同时假设式(5)中加性噪声为零均值高斯色噪声，其协方差矩阵未知.令：
y=vec(Y)(A.1)
e=vec(E)(A.2)
dk=vec(Dk)(A.3)
式中vec(X)=(xT1,xT2，…，xTN)T，向量xn(n=1,2,…,N)为矩阵X的列向量.我们将式(5)改写为如下向量形式：
(A.4)
式中 表示Kronecker积,Ω=［{［P1bN( 1)］ aM(ω1)}⊙d1…{［PkbN( K)］ aM(ωK)}⊙dK］,α=(α1，α2，…，αK)T.
令Q=E(eeH)为e的协方差矩阵，则对于由式(A.4)所示的二维信号模型，其Fisher信息阵(FIM)的第ij个元素推广的Slepian-Bangs公式为［5,6］:
(FIM)ij=tr(Q-1Q′iQ-1Q′j)+2Re［(αHΩH)′iQ-1(Ωα)′j］(A.5)
式中X′i表示矩阵X对第i个参数求导，tr(X)为矩阵的迹，Re(X)为矩阵的实部.由于Q与Ωα中的参量无关，而Ωα亦与Q的元素无关，显然FIM为一块对角阵.所以待估计参量的C-R界矩阵由(A.5)式的第二项得到.
令：η=(［Re(α)］T［Im(α)］TωT TμTvT)T(A.6)
式中ω=(ω1，ω2，…，ωK)T,μ=(μ1,μ2,…,μK)T, =( 1， 2，…， K)T,v=(v1,v2,…,vK)T.
令：F=［ΩjΩDωΘD ΘDμΘDvΘ］(A.7)
式中矩阵Dω、D 、Dμ、Dv的第k列分别为： ［{［PkbN( k)］ aM(ωk)}⊙dk］/ ωk、 ［{［PkbN( k)］ aM(ωk)}⊙dk］/ k、 ［{［PkbN( k)］ aM(ωk)}⊙dk］/ μk、 ［{［PkbN( k)］ aM(ωk)}⊙dk］/ vk，Θ=diag{α1α2…αK}.则关于参量向量η的CRB矩阵为
CRB(η)=［2Re(FHQ-1F)］-1(A.8)

Ⅳ SAR值怎么算出来的

你好，sar指标又被称作抛物线指标或停损转向操作点指标。sar指标因为操作起来比较简单，也比较适合中短期投资者的技术分析，因此受到青睐。
SAR值计算方法
（1）先选定一段时间判断为上涨或下跌。

（2）若是看涨,则第一天的SAR值必须是近期内的最低价；若是看跌,则第一天的SAR须是近期的最高价。

（3）第二天的SAR,则为第一天的最高价（看涨时）或是最低价（看跌时）与第一天的SAR的差距乘上加速因子,再加上第一天的SAR就可求得

（4）每日的SAR都可用上述方法类推,归纳公式如下：

SAR（n）＝SAR（n-1）＋AF〖EP（n-1）－SAR（n-1）〗

SAR（n）＝第n日的SAR值,SAR（n-1）即第（n-1）日之值；

AR；加速因子；

EP：极点价,若是看涨一段期间,则EP为这段期间的最高价,若是看跌一段时间,则EP为这段期间的最低价；

EP（n-1）：第（n-1）日的极点价。

（5）加速因子第一次取0．02,假若第一天的最高价比前一天的最高价还高,则加速因子增加0．02,若无新高则加速因子沿用前一天的数值,但加速因子最高不能超过0．2。反之,下跌也类推。

（6）若是看涨期间,计算出某日的SAR比当日或前一日的最低价高,则应以当日或前一日的最低价为某日之SAR；若是看跌期间,计算某日之SAR比当日或前一日的最高价低,则应以当日或前一日的最高价为某日的SAR。

风险揭示：本信息不构成任何投资建议，投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息作出决策，不构成任何买卖操作，不保证任何收益。如自行操作，请注意仓位控制和风险控制。

Ⅳ 大家好 我在做一篇关于sar算法的论文 遇到一些问题 想请教各位大神

需要多少字；具体要求说下。

Ⅵ SAR指标怎么设置和计算啊

SAR参数设置：sar(4.2.2.20)，4是天数的参数，2是加速因子参数，2是加速因子增量，20是反向临界参数。

SAR的计算工作主要是针对每个周期不断变化的SAR的计算，也就是停损价位的计算。在计算SAR之前，先要选定一段周期，比如n日或n周等，n天或周的参数一般为4日或4周。接下来判断这个周期的股价是在上涨还是下跌，然后再按逐步推理方法计算SAR值。

计算日SAR为例，每日SAR的计算公式如下：

SAR（n）=SAR（n－1）+AF[EP（N-1）－SAR（N-1）]

其中，SAR（n）为第n日的SAR值，SAR（n－1）为第（n－1）日的值，AF为加速因子（或叫加速系数），EP为极点价（最高价或最低价）。

(6)sar算法扩展阅读：

在计算SAR值时，要注意以下几项原则：

1、 一次计算SAR值时须由明显高低点起的第n天开始。

2、如果是看涨的行情，则SAR（0）为底部最低价；如果是看跌行情，则SAR（0）为顶部的最高价。

3、加速因子AF有向上加速因子和向下加速因子的区分。若是看涨行情，则为向上加速因子；若是看跌行情，则为向下加速因子。

4、加速因子AF的初始值一直是以0.02为基数。如果是在看涨行情中买入股票后，某天的最高价比前一天的最高价还要高，则加速因子AF递增0.02，并入计算。但加速因子AF最高不超过0.2。反之，看跌行情中也以此类推。

Ⅶ 抛物线转向指标的SAR原理及计算

SAR的计算式分为上升式与下降式，即：
上升式 SAR2= SAR1+AF(H1－SAR1)
下降式 SAR2= SAR1+AF(L1－SAR1)
式中:SAR1 ── 昨日SAR值,其上升式初始值取近期最
低价，其下降式初始值取近期最高价
H1 ── 当前最高价。
L1 ── 当前最低价。
AF ── 威尔特加速因子,基值为0.02,当价格每创新高（上升式）或新低（下降式）时
按1,2,3......倍数增加,直到0.2为止,即AF=0.02～0.2。
从算式可见，当把SAR1初始值取近期最低价，即视行情为上升时，必须满足当前最高价H1>SAR1的条件。一旦H1<SAR1，则下降式启用，并且行情持续下降时，必须满足当前最低价L1<SAR1的条件。而加速因子的设置，反映了行情起动→加速→减速→零→反向起动……的变化过程，也造成了抛物线的视觉效果。

Ⅷ SAR的计算公式

二说法是对的
"式中:SAR0 —— 昨日SAR值，上升式初始值取指定时期内的最低价，下降式初始值取指定时期内的最高价；" 昨日SAR0是AF值加减变号时取系统制定参数时间内的最高最低股价,不变号取昨日SAR0
一般从指数图上能比较出

Ⅸ 如何对真实sar数据进行距离多普勒算法

工程上，比较常用的SAR算法有：1.距离多普勒算法（RD）；2.Chirp
Scaling算法
。
推荐查看电子工业出版社的《合成孔径雷达成像——算法与实现》

Ⅹ SAR是什么怎么计算请详细解答．

1. =Sons of the American Revolution 美国革命之子组织

2.特别行政区：Special Political Area

3.算法

该算法是第一个具有Qos意识的路由协议。该协议以基于路由表驱动的多路径方式满足网络低能耗和鲁棒性的要求。它的特点是路由决策不仅要考虑到每条路径的能源，还要涉及端到端的延迟需求和待发送数据包的优先级。

为了在每个源节点和汇聚节点之间生成多条路径。需要维护多个树结构。每个树落在汇聚点有效传输半径内的节点为根向外生长，枝干的选择需要满足一定Qos要求，并要有一定的能源储备。这一处理使大多数传感器节点可能同时属于多个树。接可以根据没条路径的能源、附加的Qos度量和包的优先级选择某棵树将信息返回给汇聚节点。

优点：与只考虑路径能量消耗的最小能量消耗度量协议相比，消耗更少

缺点：并不适合大型和拓扑频繁变化的网络

SAR的英文全称为Specific Absorption Rate，中文一般称为电磁波吸收比值或比吸收率。 是手机或 无线产品之电磁波能量吸收比值，其定义为：在外电磁场的作用下，人体内将产生感应电磁场。由于人体各种器官均为有耗介质，因此体内电磁场将会产生电流，导致吸收和耗散电磁能量。生物剂量学中常用SAR来表征这一物理过程。SAR的意义为单位质量的人体组织所吸收或消耗的电磁功率，单位为W/kg。

股票指标

抛物线转向（SAR）也称停损点转向，是利用抛物线方式，随时调整停损点位置以观察买卖点。由于停损点（又称转向点SAR）以弧形的方式移动，故称之为抛物线转向指标。

1．计算方法
（1）先选定一段时间判断为上涨或下跌。
（2）若是看涨，则第一天的SAR值必须是近期内的最低价；若是看跌，则第一天的SAR须是近期的最高价。
（3）第二天的SAR，则为第一天的最高价（看涨时）或是最低价（看跌时）与第一天的SAR的差距乘上加速因子，再加上第一天的SAR就可求得。
（4）每日的SAR都可用上述方法类推，归纳公式如下：
SAR（n）＝SAR（n-1）＋AF〖EP（n-1）－SAR（n-1）〗
SAR（n）＝第n日的SAR值，SAR（n-1）即第（n-1）日之值；
AR；加速因子；
EP：极点价，若是看涨一段期间，则EP为这段期间的最高价，若是看跌一段时间，则EP为这段期间的最低价；
EP（n-1）：第（n-1）日的极点价。
（5）加速因子第一次取0．02，假若第一天的最高价比前一天的最高价还高，则加速因子增加0．02，若无新高则加速因子沿用前一天的数值，但加速因子最高不能超过0．2。反之，下跌也类推。
（6）若是看涨期间，计算出某日的SAR比当日或前一日的最低价高，则应以当日或前一日的最低价为某日之SAR；若是看跌期间，计算某日之SAR比当日或前一日的最高价低，则应以当日或前一日的最高价为某日的SAR。

2．运用原则
买卖的进出时机是价位穿过SAR时，也就是向下跌破SAR便卖出，向上越过SAR就买进。

3．评价
（1）操作简单，买卖点明确，出现讯号即可进行；
（2）SAR与实际价格，时间长短有密切关系，可适应不同形态股价之波动特性。
（3）计算与绘图较复杂；
（4）盘局中，经常交替出现讯号，失误率高。