Advertisement

声纳性能模型构建原理

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《声纳性能模型构建原理》是一篇探讨如何运用数学和物理方法建立声纳系统性能评估模型的文章，深入解析了声纳技术的核心理论与实践应用。 《声呐性能建模原理》的原版英文教材介绍了声纳系统建模的相关原理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 声纳性能模型构建原理
    优质
    《声纳性能模型构建原理》是一篇探讨如何运用数学和物理方法建立声纳系统性能评估模型的文章，深入解析了声纳技术的核心理论与实践应用。 《声呐性能建模原理》的原版英文教材介绍了声纳系统建模的相关原理。
     
  • 成像声纳模拟器的构建系统：sonar_simulation
    优质
    Sonar_Simulation是一款先进的成像声纳模拟软件，用于构建复杂水下环境中的声纳图像。它为研究人员和工程师提供了一个强大的工具来测试和发展声纳技术。 成像声纳模拟器的存储库包含了构建系统以及部分数据，这些内容在以下出版物中有详细描述：R.Cerqueira, T.Trocoli, J.Albiez 和 L.Oliveira 的《Elsevier图形模型杂志》，2020年；塞奎拉博士论文，《巴伊亚联邦大学》，2019年；以及 R.Cerqueira，T.Trocoli，G.Neves，S.Joyeux，J.Albiez 和 L.Oliveira 在爱思唯尔《计算机与图形杂志》的 SIBGRAPI 2017 特别节发表的文章和在 SIBGRAPI 2016 的研究。 模拟器支持以下类型的声纳设备： - 机械扫描成像声纳（MSIS） - 前视声纳（FLS） 安装步骤已在作业系统OpenCV及Ruby测试的最后阶段，以及Ubuntu 18.04 LTS上进行了正确验证。
     
  • 数字声纳的设计原理
    优质
    《数字声纳的设计原理》探讨了现代声纳系统中数字技术的应用与重要性，深入分析了信号处理、波束形成及目标检测等关键技术。 一、理论分析全面系统 本书开篇介绍了信号处理理论的两大基石：信号与系统理论以及声纳检测理论，并利用概率论、统计数学及信息论知识构建了严密的理论框架。 二、内容新颖，图文并茂 作者从实用角度出发，选取对声纳具有实际或潜在应用价值的技术进行介绍，并辅以诸如维纳滤波、卡尔曼滤波和自适应线谱增强等理论和技术实现方法。书中配备了大量图表与实例，便于读者理解和运用这些理论解决具体问题。 三、结构严谨，强调创新 本书在解决声纳设计中的实际问题时提出了一系列有效的新方法，在主动和被动声纳中得到了应用。这些成果大部分是首次发表的原创性工作。 四、坚持理论与实践相结合的原则 全书始终贯彻这样一个理念：声纳设计及水声工程属于实验科学，虽然需要理论分析来指导，但不能仅停留在计算机仿真的阶段。重视实际操作，并强调通过海上试验验证理论的效果。 五、紧密结合我国国情 本书不仅介绍了国际上最新的研究成果，还特别关注了中国的实际情况。书中详细阐述了中国在浅海声场研究方面的进展及其对声纳设计的影响，并结合国内的声纳研发流程，参考国外的标准体系，针对本国实际提出了从战术技术论证到系统集成、软硬件调试直至海上试验等一系列步骤的具体指导方案，首次全面地给出了评价和判断声纳性能指标的客观标准及理论依据。
     
  • ArcGIS模型构建器的原理与应用
    优质
    《ArcGIS模型构建器的原理与应用》一书深入浅出地介绍了如何使用ArcGIS Model Builder进行地理数据处理和分析，适合GIS初学者及专业人士阅读。 教你如何用最快的速度批量处理数据，可以节约大量时间并提高工作效率。
     
  • underwater_map_construction: 模块化声纳处理与3D地图构建及元素检测系统
    优质
    Underwater Map Construction是一款先进的模块化系统，集成了声纳数据处理、三维地图生成和水下环境特征识别功能，为海洋勘探提供精确导航支持。 这是我的自述文件： 内容概述： - charle_control 包含启动模拟器中关节所需的文件。 - charle_description 包含凉亭插件的代码，并提供声纳模拟插件。 - 这两个包还在 de * urdf 文件夹下包含机器人模型。 - charle_gazebo 包括凉亭的世界模型以及用于运行模拟器和相关节点的启动文件。 - inertial_navigation 试图通过两次积分加速度来获取位置，这种方法效果不佳。 - mlsm_manager 包含生成地图的节点及用于匹配的 ICP 类。 - sonar_control 是一个移动声纳的节点，可以使用指定步骤扫描每个位置，并执行3D扫描。 - sonar_processing 包含用于数据处理的 Nodelet（如 SonarToCloud、Thresholder 和 OutlierRe）。
     
  • 数字声纳设计原理_李启虎
    优质
    《数字声纳设计原理》由著名声纳技术专家李启虎教授撰写，深入探讨了现代数字信号处理在声纳系统中的应用，是该领域的权威参考书。 《数字声呐》由李启虎主编，内容全面完善，适合本科生、研究生及相关领域人员学习参考。
     
  • OFDM系统的原理与Matlab仿真模型构建
    优质
    本项目深入探讨正交频分复用（OFDM）系统的工作原理，并基于MATLAB平台搭建其仿真模型，旨在通过理论分析和实践操作相结合的方式，促进对无线通信技术中关键传输方案的理解。 OFDM系统原理及Matlab建模仿真程序设计有详细说明，需要的可以下载。
     
  • 轻松构建草原生态模型
    优质
    本项目旨在通过模拟软件和实际材料，创建一个互动式的草原生态系统模型。参与者将了解物种多样性、食物链及人类活动对生态环境的影响，促进生态保护意识。 简单模拟一个草原生态系统以保持生态平衡。该模型应包括动态显示，并统计一段时间内草、羊、狼和鹰的数量变化，用曲线图表示这些数据的变化趋势。
     
  • 深度学习模型的构建：原理和实践.docx
    优质
    本文档探讨了深度学习模型的构建方法，从理论基础到实际应用进行全面解析，帮助读者掌握深度学习的核心技术与实践技巧。 深度学习模型构建原理与实践 深度学习是一种人工智能技术，通过模拟人脑神经网络的工作方式使计算机具备更强的学习能力和识别能力。本段落将深入探讨深度学习的基本理论，并介绍如何在实际项目中应用这一技术。 一、基本原理 深度学习的核心是人工神经网络，它由多个神经元构成，每个神经元接收输入信号并通过激活函数处理后输出结果。这些神经元之间的连接权重会根据训练数据进行调整，使得整个网络可以逐渐学会执行复杂的任务。反向传播算法在这一过程中扮演着关键角色，在训练期间通过计算误差和相应地调整权重来减少预测错误。 二、应用场景 深度学习模型被广泛应用于图像识别、语音处理以及自然语言理解等多个领域。 - 图像识别：卷积神经网络（CNN）能够有效地区分图片中的物体或人脸等特征； - 语音转录与翻译：通过训练，机器可以自动将声音信号转换成文本，并支持实时的语言互译功能； - 文本分析和生成：利用循环神经网络(RNN)及Transformer架构，计算机可实现对文档内容的分类、情感倾向判断以及跨语言信息传递等任务。 三、实践案例 在实际项目中构建卷积神经网络（CNN）进行图像识别的任务时，可以使用Python编程语言中的TensorFlow框架来完成。首先需要准备数据集，并对其进行必要的预处理操作；然后设计并训练模型结构，调整超参数以优化性能表现。 - 数据准备：选取MNIST或CIFAR等公开的数据集合或者自己创建一个新数据源； - 模型构建：使用卷积层、池化层和全连接层来搭建CNN架构，并根据具体需求做出相应的修改。 四、模型改进 当初步完成图像分类任务后，可以通过引入更多高级技术进一步提升其准确性。 - 数据增强：通过改变训练集中的图片大小或旋转角度等方式扩充数据量； - 集成学习方法：结合多个不同类型的深度网络来获得更佳效果； - 使用预训练的模型作为起点进行微调。 五、部署与监控 在将经过充分测试后的模型上线到生产环境时，还需考虑以下几点： 1. 选择合适的后端平台以支持大规模计算需求。 2. 对于内存占用较大的神经网络可以采用压缩或量化技术减小其体积以便更好地运行； 3. 实施严格的版本控制策略来追踪代码变更历史记录； 4. 建立有效的监控机制及时发现并解决问题。