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关于舰船噪声包络高阶统计量特征的研究

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简介：
本研究聚焦于舰船噪声特性分析，采用高阶统计量方法探讨其包络特征，为水下目标识别与信号处理提供理论依据和技术支持。 研究舰船噪声包络的高阶统计量特征是分析辐射噪声统计特性的一种经典方法。

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  • 关于舰船噪声包络高阶统计量特征的研究
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    本研究聚焦于舰船噪声特性分析，采用高阶统计量方法探讨其包络特征，为水下目标识别与信号处理提供理论依据和技术支持。 研究舰船噪声包络的高阶统计量特征是分析辐射噪声统计特性的一种经典方法。
     
  • xianputiqu.rar_舰船噪声_舰船辐射_舰船辐射噪声_辐射噪声
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    xianputiqu.rar文件包含关于舰船噪声、辐射及辐射噪声的专业资料，适用于船舶声学与电磁环境研究领域。 该算法实现了对舰船辐射噪声的建模，并能够从中提取线谱。
     
  • LOFAR_Desktop_demon_舰船噪声_demon谱_lOfarDemon
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    这段简介描述了一个与LOFAR（低频阵列）相关的桌面演示程序，专注于分析和展示舰船产生的噪音，并通过demon谱来处理lOfar特有的数据，以进行深入研究。 舰船辐射噪声表现为一种调制信号，载波频率为800Hz，频移25Hz。通过带通滤波、平方检波以及低通滤波处理后可以得到DEMON谱。该过程的研究参考文献是《基于LOFAR谱和DEMON谱特征的舰船辐射噪声研究》。
     
  • boat_sqr_sin_n.zip_舰船辐射噪声分析_舰船信号与噪声模拟_频谱分析
    优质
    本项目包含用于舰船辐射噪声分析的软件包，能够进行舰船信号与噪声的模拟，并提供频谱分析功能。适用于声学工程研究和船舶设计领域。 舰船辐射噪声频谱分析用于模拟舰船辐射噪声信号并进行相关分析。
     
  • 舰船噪声建模与仿真_jianchuanzaoshengxinhao.rar_ship noise_舰船信号建模
    优质
    本资源为《舰船噪声建模与仿真》压缩文件，内含关于舰船噪声及信号建模的相关资料和研究数据，适用于工程技术人员进行船舶声学研究。 一个舰船噪声信号仿真建模的程序已经测试通过，并且可以实际应用。只需调整参数即可仿真各种特殊的信号。
     
  • 关于ASE噪声的统计分析研究论文
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    本论文聚焦于ASE（放大自发辐射）噪声的深入统计分析，旨在通过详尽的数据和模型探究其特性及影响因素，为相关领域提供理论依据和技术支持。 通过求解包含色散效应的Fokker-Planck方程，并基于ASE噪声的行波解及其概率密度函数，我们分析了ASE噪声的演化以及非线性相移产生的机制。研究发现，非线性效应对ASE噪声有显著影响：在非零色散位移光纤与色散补偿光纤中传输后，由于非线性效应的作用，ASE噪声会增强。具体而言，在存在非线性效应的情况下，相比仅受色散效应作用的情形下，ASE的实数部分有所减少，而其虚部则显著增加。这种虚部相关的非线性相移会在上述链路中产生。 此外，信号强度的变化会对ASE噪声造成影响，并导致ASE噪声及其相应的非线性相移随时间变化出现波动现象。进一步地，在此过程中还观察到ASE噪声的概率密度函数呈现出非高斯分布的特点（表现为边带的形成），并可能导致超过1 dB的误码率(BER)增加。
     
  • LOFAR_Desktop_demon_舰船噪声_demon谱_lofardemon_源码.zip
    优质
    该压缩包包含LOFAR Desktop demon用于处理舰船噪声的demon谱分析程序源代码，适用于天文信号处理研究和教学。 Desktop_demon_LOFAR_舰船噪声_demon谱_lofardemon_源码.zip
     
  • 关于高速光纤通信系统中VCSEL相对强度噪声特性的研究.pdf
    优质
    本文深入探讨了在高速光纤通信系统中垂直腔面发射激光器（VCSEL）的相对强度噪声特性，分析其对通信性能的影响，并提出改善方案。 在高速光纤通信系统中，单模和多模垂直腔面发射激光器（VCSELs）的相对强度噪声特性通过解析计算和数值模拟的方法进行了研究。研究人员程俊强与俞重远在这方面开展了相关工作。
     
  • 典型舰船的辐射噪声模型与仿真
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    本研究专注于典型舰船的辐射噪声特性建模及仿真分析，旨在深入理解其声学特征并优化设计以减少噪音。 水下声学模型目前广泛应用于预测海上试验计划及优化设计声呐系统的声学环境，并用于评估海上声呐性能。建模已成为研究者在实验室环境中模拟声呐表现的主要手段。本段落通过分析典型舰船的辐射噪声特性，采用RationalSpectra建模方法建立了一种经验性的舰船辐射噪声模型，并利用自适应FRI滤波器进行了计算机仿真试验，验证了该方法的有效性和实用性。这种方法能够真实地模拟宽带舰船噪声，对于检验被动声呐信号处理算法的效果具有较高价值。研究主要内容包括：
     
  • 关于特征相关性下的特征选择研究论文.pdf
    优质
    本论文探讨了在机器学习中基于特征相关性的特征选择方法，旨在提高模型性能和可解释性。通过分析不同特征间的关联性来优化特征集合，减少冗余和噪声的影响。 不平衡数据集分类是机器学习研究中的一个重要课题。近年来，研究人员提出了多种理论与算法来改进传统分类技术在处理这类问题上的表现。其中一种关键的方法是在神经网络中通过阈值判定标准确定适当的阈值。然而，现有的阈值判定方法存在一些不足之处，例如无法同时优化少数类和多数类的分类精度或过分关注多数类的表现。 为了解决这些问题，我们提出了一种新的阈值判定标准，在这种新准则下可以实现对两类样本（即少数类与多数类）的最佳分类效果，并且不受类别比例的影响。通过结合神经网络和遗传算法训练出更有效的分类器，并将其作为选择阈值的依据以及评估模型性能的标准，该方法能够取得良好的结果。