水下声学

当前话题为您枚举了最新的水下声学。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

MATLAB代码正弦信号与水下声学调制解调器
正弦信号的MATLAB代码,与Seatrix 水下调制解调器 相关。如果您需要商业 水下声学调制解调器,请联系info@seatri。设备参数:深度2000m,重量15公斤,电源400W·Hr可充电电池,声波特率100-2400bps,支持数据冗余和卷积编码的多径保护周期选择,MFSK调制方案。数年前,我参与了一个开发数据手套系统的项目,该系统能够将安装在手套上的运动传感器转换为计算机数据并进行无线传输,帮助聋人说话。经过近两年的无线嵌入式系统开发,我们相信能够构建完整的水下调制解调器系统。针对硬件选择,我寻找了适合的工具,BeMicro电路板以低价格($50)和丰富的I/O接口满足需求,开发
水下图像增强matlab代码-DIP作业使用Matlab进行水下图像优化
水下图像增强matlab代码mine2.m是一个专门设计用来优化水下图像的Matlab程序。该代码通过改进图像对比度和颜色校正来提高水下图像的清晰度和可视性。
声音文件的声学结构处理
声音文件的声学结构处理
水下影像探索神秘海底世界的图像技术
水下影像是探索海底世界的重要技术工具,记录了水下天气、珊瑚礁、生物、植物、考古遗迹和鱼类等多样化的生态景象。这些影像在水下采矿探测、水下机器人、水下考古和天气预报等领域具有重要应用价值。尽管光照、雾霾、散射和吸收等问题影响了水下图像质量,但技术进步不断推动着水下成像在海洋工程、海洋生物学和海洋科学中的应用。
利用云模型优化水下开采岩移参数研究
介绍了水下开采地表移动数据观测方法和导水裂缝带发育高度井下探测方法,并对山东某矿区多个煤矿的导水裂缝带发育高度与岩移参数进行了统计分析。研究中分析了二者的拟合函数关系,并利用云模型处理了拟合数据。结果显示,通过云模型处理后的岩移参数拟合数据更为准确,能够用于指导和预测其他类似条件的煤矿水下开采。
水下图像清晰化:Matlab程序实现
通过转换色彩空间,提升水下图像的饱和度,从而达到清晰化的效果。 步骤:1. 将图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间。2. 增强HSV空间中的S通道(饱和度)。3. 将图像转换回RGB色彩空间。 此方法能够有效提升水下图像的色彩鲜艳度和清晰度。
如何在Matlab中使用ParallelFDTD进行室内声学模拟
Matlab中使用CUDA加速的并行FDTD求解器,专为室内声学建模而设计。此求解器经过Boost Libraries 1.53.0和1.55.0测试,支持CUDA 5.0,适用于计算能力3.0。使用Freeglut和GLEW进行图形渲染。代码通过cmake编译,包括可执行文件和静态库,还提供了boost::python动态库,使得求解器可以作为Python模块使用。预编译的Mex文件和Matlab函数可在Ubuntu 12.04 LTS上直接运行,Windows 7下亦可使用,尽管存在一些配置问题。
大型厅堂建筑声学设计方法研究2011
大型厅堂的声学设计,最怕预测和实际出入太大。《大型厅堂的建筑声学设计方法研究(2011 年)》这篇文章就抓住了关键问题,从建模计算、材料参数,到实验测量,讲得都挺细。是声线跟踪法和虚声源法的结合,用起来还挺灵活。你要是搞声场模拟或者做Matlab声学开发,这资料还蛮值得参考的,尤其适合优化混响设计。 声场模拟那块,用的不是单一方法,而是结合了声线跟踪和虚声源法,算是比较实用的组合。再加上测试里用的最大长度序列伪随机信号,能大幅提升数据的稳定性。响应也快,重复性也更好。 如果你平时用Matlab做声场建模,别错过这几个工具:sfstoolboxsfsmatlab 和 声场模型源码包,都是实打实能
AKUZOFT声学软件zip文件及其使用手册
在这个项目中,开发并实现了一个名为AKUZOFT的计算机应用程序,模拟声学问题中的声音传输损失。AKUZOFT使用MATLAB编写,提供了用户友好的图形界面。它包含三个核心模块:WALLS用于设计和计算建筑物面板和隔板的声音传输损失;MUFFLERS用于设计和计算反应式消声器如简单膨胀室的传输损失,具备同心管谐振器;SPLITTER模块用于设计和计算分流消声器的传输损失,包括由于平均流量而产生的压力损失。所有模块的预测值已通过实验和数值验证。
NP-WME MATLAB水下图像增强算法
水下图像的颜色偏、对比度低、细节模糊这些老大难问题,NP-WME起来还挺顺手的。它是一个用MATLAB写的图像增强算法,核心思路靠的是非局部相似性和加权平均。说白了,就是从图里找相似区域来校正那些光学干扰,比如色偏和模糊,增强出来的效果比较自然。 压缩包里基本该有的都有:.m代码文件、测试图像、文档,还有测试脚本,直接跑一跑就能看到效果。响应也快,图像增强完看起来干净了不少。适合你做水下图像项目时拿来用,或者参考它的策略改一改,也能套到别的场景里。 算法名字叫NP-WME,全称是“Non-local Prior based Weighted Mean-Enhancement”,听起来有点拗口,