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xianputiqu.rar_舰船噪声_舰船辐射_舰船辐射噪声_辐射噪声

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 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：
     
  • 舰船辐射噪声的非线性频谱特性提取及其应用
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    本研究聚焦于舰船辐射噪声中的非线性频谱特性，通过创新方法提取这些特征，并探讨其在船舶声学设计与减振降噪技术领域的应用前景。 舰船辐射噪声的分类识别是被动声呐面临的一大挑战。提取频谱特征来实现这一目标是一种常见的方法。鉴于舰船辐射噪声的主要频谱集中在低频段，基于稀疏分解原理，我们通过构建完备的非线性频谱字典提出了一种新的特征提取技术——即舰船辐射噪声的非线性频谱特性提取法。 我们将这种方法应用于海上实录的各种型号及不同工况下的大量样本中，并使用最近邻分类器进行了识别实验。结果显示，相较于传统的线性频谱特征，新提出的非线性频谱特征在正确分类识别的概率上表现出显著的优势。
     
  • 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》。
     
  • 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。
     
  • 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
     
  • 水中矩形平板声辐射解析解.zip_sold9pp_声辐射_板声辐射_平板
    优质
    本资源提供了一种计算水中矩形平板声辐射的精确解析方法，适用于研究和工程应用中涉及的板振动与声波传播问题。 分析有障板矩形薄板在水中的声辐射特性，并考虑其声振耦合问题。
     
  • 关于深度学习在船舶辐射噪声识别中的应用研究.pdf
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    本文探讨了深度学习技术在船舶辐射噪声识别领域的应用，通过分析不同模型的有效性，提出了一种新的识别方法，以提高识别精度和效率。 在船舶工程与声学领域内，识别及分析船舶辐射噪声对于提升设计质量、保障航行安全以及监测设备健康具有重要意义。随着深度学习技术的迅速发展，将其应用于船舶辐射噪声识别已经成为研究热点之一。 本段落将详细介绍如何利用深度学习进行船舶辐射噪声识别，并涵盖其基本概念、特征提取方法、模型构建及其性能对比等关键内容，同时也探讨了该领域的研究成果及应用价值。 首先需要明确的是，深度学习是机器学习的一个重要分支。它模仿人脑的结构与功能来设计算法，通过多层次的人工神经网络进行数据处理并从中挖掘出深层次的信息模式。在船舶噪声识别领域中，这种方法特别适用于解决复杂的非线性问题，并且能够高效地从大量样本中提取关键特征以实现精确分类。 船舶辐射噪声是指由于机械运转、螺旋桨推进以及船体震动等原因产生的声音信号，在实际操作过程中对其进行准确的检测和分析至关重要。尽管传统方法如支持向量机（SVM）等在一定程度上有效，但在处理大规模数据集时仍存在局限性，并且容易出现过拟合现象。 研究中采用了频谱分析、梅尔倒谱系数(MFCC)等多种手段来提取船舶辐射噪声的特征。这些技术能够有效地转换和展示声音信号的时间与频率特性，便于后续的数据处理阶段使用卷积神经网络(CNN)或深度置信网络(DBN)进行训练学习。 通过实验对比发现，基于深度学习的方法相较于传统支持向量机在识别准确率上有着显著优势。这表明利用先进的特征提取技术和深层架构可以有效提高船舶辐射噪声的辨识精度，并为未来的声学设计改进和航行安全维护提供有力支撑。随着技术的进步，未来该领域的应用前景将更加广阔且深入。 综上所述，深度学习方法在船舶辐射噪声识别中的运用不仅提升了检测结果的质量，还推动了相关技术和理论的发展，在提高安全性的同时促进了行业进步。
     
  • 【数字信号分析】舰船辐射噪声示范谱分析（窄带解调、宽带解调、轴频与叶频）【附Matlab源码 4667期】.zip
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    本资源提供详细的舰船辐射噪声示范谱分析，包括窄带解调和宽带解调技术，并深入探讨了轴频及叶频的影响。附有完整的Matlab代码以供实践应用。适合信号处理领域的学习与研究参考。 在Matlab领域上传的代码均可运行，并且经过验证确保有效。只需替换数据即可使用，适合初学者。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（其他m文件）；无需单独运行。 - 运行结果效果图 2. 代码适用版本为Matlab 2019b。如果遇到问题，请根据提示进行修改。 3. 运行操作步骤： 步骤一：将所有相关文件移至Matlab的当前工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等待程序完成并获取结果； 4. 如需进一步帮助或服务，请直接联系博主。 - 完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab定制化编程 - 科研合作 功能包括但不限于： - 功率谱估计； - 故障诊断分析； - 雷达通信：雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰检测及信号处理等。 - 滤波估计（例如SOC）； - 目标定位：WSN定位技术，滤波跟踪与目标位置确定 - 生物电信号研究：肌电图EMG, 脑电EEG和心电ECG分析 - 通信系统相关工作：DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏检测等信号处理及传输技术，数字信号去噪与调制，误码率评估以及DTMF信号识别融合算法。此外还包括LEACH协议应用, 信号检测和水声通讯。