01 2023 档案
摘要：声呐员如何“听”出目标的型号、航速、航向 频率分析， 水面舰艇、潜艇、反潜机的声呐员7x24小时都会做的事。 在声呐显控台上能看到LOFAR图（低频分析图），带有瀑布历史的频谱分析仪 声呐员需要把这些引擎频率线，柴油机，6缸柴油机气缸点火频率，间距，每个气缸每秒点火的次数 柴油机分3种基本类型：2冲
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摘要：书名: 《海洋观测技术＝MARINE OBSERVATION TECHNIQUES》 作者: 任杰编著 当前第:118页 水声通信信道是属于随机的时空频变参、多途效应明显、传输衰减严重、噪声级较高、信号传播速度较低和严格带限的一类特异通道，与一般无线通信信道差异明显。 （1）多径效应又叫多途效应。多
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摘要：书名: 《现代汽车振动与噪声分析技术》
作者: 靳畅编著
当前第:64页
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摘要：paper Abstract 在执行水声目标检测任务时，需要对目标数N进行计数，当N大于1时进行声源分离，并从分离出的噪声中提取每个目标的运动参数(如轴频或FO)。尽管深度学习方法在图像解译中被广泛采用，但它在很大程度上依赖于输入数据或特征的形式或质量，特别是在强环境噪声和多路径效应阻碍精确目标检测
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摘要：10.1109/ACCESS.2019.2923806
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摘要：An on-the-Fly GPU Audio to Spectrogram Conversion Toolbox Using 1D Convolutional Neural Networks
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摘要：LOFAR (Low frequency analysis and recording)谱可反映信号的非平稳特性，进而可提取信号中的宽带线谱分布特征。但是轴频及其倍频却因为基本上都淹没在低频宽带噪声中而无法直接获取。 而舰船宽带噪声高频段存在调制现象，DEMON (Detection of Enve
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摘要：Abstract Gradient-weighted Class Activation Mapping, uses the gradients of any target concept flowing into the final convolutional layer to prodece a
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摘要：1. What CNNs Can Do 2. Image Classification Different lighting, contrast, viewpoints, etc. This is hard for traditional methods like multi-layer perce
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摘要：Introduction 深度卷积神经网络(DCNNs)在字符识别、目标检测、人脸识别和语义分割等各个领域都取得了一系列突破。然而，由于缺乏为空间几何变换设计的特定模块，学习到的特征对空间几何变换的鲁棒性不够。虽然最大池化层[2]使dcnn具有处理尺度变化和适度旋转的能力，但如果没有变换编码机制，则
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摘要：Abstract 传统滤波器(如Gabor滤波器)的设计主要采用可调控的特性，并赋予特征处理空间变换的能力。然而，这些优秀的特性在目前流行的深度卷积神经网络(DCNNs)中还没有得到很好的探索。在本文中，我们提出了一种新的深度模型，称为Gabor卷积网络(GCNs或Gabor cnn)，该模型将Ga
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摘要：李沐https://www.bilibili.com/video/BV1h54y1L7oe?p=1&vd_source=6967bd2a7c6f1367dc3a18fd8602177a
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摘要：GFB is a recent feature designed for robust ASR by taking into account the spectrotemporal modulation frequencies. To derive GFB, we compute the log m
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摘要：Example of ellipsis use: a = np.arange(6).reshape((3,2)) b = np.arange(12).reshape((4,3)) np.einsum('ki,jk->ij', a, b) array([[10, 28, 46, 64], [13, 4
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摘要：The package pyfilterbank provides tools for the acousticians and audiologists working with python.
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摘要：https://qiita.com/tmtakashi_dist/items/eecb705ea48260db0b62 Create a Mel filter-bank. def mel(*, sr, n_fft, n_mels=128, fmin=0.0, fmax=None, htk=False
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摘要：To be specific, given an audio clip, the two-dimensional time-frequency representation (e.g. Log-Mel) is first extracted. Convolutional layers are the
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