隔音减振声学装饰
频响曲线。同一个人在不tong房间说话,声音可能很不相同,有的房间里说话声音听起来感觉闷闷的,有的房间感觉尖锐刺耳,而当这些房间摆满了家具,声音又不那么闷或不那么尖了。隔音减振声学装饰这就是房间对声音的影响。音频信号处理(Audiosignalprocessing):设计范围比较广,比如模拟声音信号处理,涉及到电气工程。良好的声学环境要求频响曲线平直,这个房间既不会吸收过多的高音或低音,高中低音均衡,不会出现高音多低音少,或者低音多高音少的情况。隔音减振声学装饰
机器学习现在已经被广泛应用到计算机视觉、图像处理、语音处理、地球物理等领域。和其他技术,比如压缩感知等类似,在计算机和图像处理领域掀起热潮之后,机器学习开始在声学崭露头角。虽然起步不早,但是发展很快。右上角方向就是声学发展的方向:更***完备的物理模型和大数据驱动的机器学习的结合[3]。在人类语言语音、动物发声、水下声源定位等声学子领域都有应用。
机器学习的定义想必大家或多或少都知道,可以被宽泛地定义为,无需明确指令的情况下,依赖数据中的模式和特征,通过电脑研究算法和统计模型,来完成特定任务的过程[1]。机器学习分为三类:监督学习 (Supervised learning) ,无监督学习 (Unsupervised learning) 和强化学习 (Reinforcement learning)。这篇文章我们只关注前两类。随着机器学习的兴起,各个学科都在积极蹭热度,寻找和机器学习的契合点。
声学模态分析
声学模态分析中提供了以下的声学边界条件,包括:压力、表面阻抗边界、波吸收边界、表面辐射边界、波吸收单元、自由液面。提供的声学载荷,包括:温度、阻抗层、静压力。
模态分析支持的载荷
模态分析支持的边界条件
对于结构-声学耦合场分析,可以对分析系统右键插入Create Automatic>FSI,实现自动识别并创建FSI。
声学模态分析中导入后的模型可以通过Physical Region对象定义模型树中的体是属于声学域还是结构域。对于声学域,可以使用额外的高ji设置,用于指ding声学域的物理属性。
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