地声参数的不确定性对水声传播具有重要的影响。通过贝叶斯理论建立水声环境不确定性推理模型,理论推导了地声参数的似然函数以及地声参数和传播损失的后验概率密度,并采用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)进行了仿真计算,给出了地声参...地声参数的不确定性对水声传播具有重要的影响。通过贝叶斯理论建立水声环境不确定性推理模型,理论推导了地声参数的似然函数以及地声参数和传播损失的后验概率密度,并采用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)进行了仿真计算,给出了地声参数的二维后验联合概率密度和一维边缘概率密度,在此基础上对传播损失的不确定性进行了估计,得到了传播损失80%的可信区间。仿真和实验结果表明,该方法适用于地声参数反演和不确定性估计,并能获取因地声参数不确定性导致的传播损失不确定性估计。展开更多
研究了一种高频水声信号的滤波问题,提出了一种改进的经验模态分解加小波阈值滤波方法。首先对信号进行带通滤波处理,再进行经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法对这些频域信号进行滤波,最后对信号进...研究了一种高频水声信号的滤波问题,提出了一种改进的经验模态分解加小波阈值滤波方法。首先对信号进行带通滤波处理,再进行经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法对这些频域信号进行滤波,最后对信号进行重构,并转换为时域信号。经数值仿真与试验数据验证表明此方法是可行有效的,与原基于经验模态分解的小波阈值滤波方法相比,本方法滤波效果较好:对不同输入信噪比的仿真信号进行滤波后,本方法的输出信噪比最大提高17.41 d B,滤波后所得信号与加噪前纯信号的相关系数最大提高0.90;对实验数据进行滤波后,不同时间段信号的相关系数最大提高0.62。展开更多
文摘地声参数的不确定性对水声传播具有重要的影响。通过贝叶斯理论建立水声环境不确定性推理模型,理论推导了地声参数的似然函数以及地声参数和传播损失的后验概率密度,并采用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)进行了仿真计算,给出了地声参数的二维后验联合概率密度和一维边缘概率密度,在此基础上对传播损失的不确定性进行了估计,得到了传播损失80%的可信区间。仿真和实验结果表明,该方法适用于地声参数反演和不确定性估计,并能获取因地声参数不确定性导致的传播损失不确定性估计。
文摘研究了一种高频水声信号的滤波问题,提出了一种改进的经验模态分解加小波阈值滤波方法。首先对信号进行带通滤波处理,再进行经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法对这些频域信号进行滤波,最后对信号进行重构,并转换为时域信号。经数值仿真与试验数据验证表明此方法是可行有效的,与原基于经验模态分解的小波阈值滤波方法相比,本方法滤波效果较好:对不同输入信噪比的仿真信号进行滤波后,本方法的输出信噪比最大提高17.41 d B,滤波后所得信号与加噪前纯信号的相关系数最大提高0.90;对实验数据进行滤波后,不同时间段信号的相关系数最大提高0.62。