本课程作业由西北工业大学航海学院学生完成，专注于水下多传感器技术的应用与研究，旨在提升学生在海洋工程领域内的实践能力和创新能力。
在2018-2019年春季学期，西北工业大学（NPU）航海学院开设了名为“水下多传感器”的课程，旨在深入探讨水下环境下的传感器技术和数据融合技术。该课程的重点在于如何利用多种类型的传感器获取、处理和分析水下信息以实现对复杂海洋环境的全面理解。
第二次作业主要关注单个传感器的数据采集与初步处理。学生被要求设计一个系统来实时读取压力、温度以及声纳等不同类型传感器的数据，并进行必要的滤波校正，提高数据准确性和稳定性。这一阶段需要掌握硬件接口编程技巧和基础信号处理算法的应用。
第三次作业则进一步深化了多传感器数据融合的概念。通过学习并实现卡尔曼滤波或其他相关技术，学生将多个来源的传感信息整合为一个更加精确的整体模型。这不仅涉及到复杂的数学建模过程，还需要理解不同传感器之间的误差特性及如何优化权重来提升系统性能。
第四次作业可能涉及实际应用场景的设计或实验操作，如水下机器人系统的开发集成等任务执行环节。这一部分要求学生具备良好的项目管理和技术整合能力，并通过编程实现对整个系统的有效控制和监测功能。
课程提供的资料包括后三次作业的详细报告与相关代码文件，记录了每个阶段理论分析、算法设计及程序实现的具体过程。这些内容不仅能够帮助学习者掌握水下多传感器的基本原理和技术细节，还能提供实用的方法来解决实际工程中的问题。
总的来说，“水下多传感器”课程为学生提供了从单个传感信息处理到复杂数据融合的重要知识框架，对于希望在海洋探测、水下机器人等领域深入研究的学生来说具有很高的参考价值。
5星
