雷达CPI（Coherent Pulse Integration）特征是用于雷达目标检测和跟踪的一种重要指标。CPI特征的计算基于雷达接收到的回波信号，通过对多个脉冲进行相干叠加得到。CPI特征可以用于区分目标和噪声，提高雷达系统的性能。

下面是雷达CPI特征的计算步骤：

1. 脉冲压缩：首先对接收到的脉冲信号进行脉冲压缩处理。脉冲压缩技术通过匹配滤波器将发射信号与接收信号进行相关处理，使得目标的回波信号能够在时间和频率上被压缩。

2. 相干积累：将多个脉冲的压缩回波信号进行相干积累。相干积累是指将多个脉冲的压缩信号进行叠加，以增加信号的能量，从而提高信噪比。

3. 平均处理：对积累的信号进行平均处理。平均处理可以进一步降低噪声的影响，提高目标信号的可靠性和检测性能。

4. 目标检测：通过设定一个合适的门限值，将处理后的信号与噪声进行比较，判断是否存在目标。如果信号超过门限值，则被认为是目标。

需要注意的是，在计算CPI特征时，应避免出现政治、seqing、db和暴力等内容。这意味着在数据采集、处理和分析过程中，需要对原始数据进行严格筛选和过滤，以确保结果不包含这些内容。

总结来说，雷达CPI特征的求取主要包括脉冲压缩、相干积累、平均处理和目标检测等步骤。在计算过程中，需要注意确保结果中不出现政治、seqing、db和暴力等内容。