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海洋信息场基础及应用


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海洋信息场基础及应用
  • 书号：9787030808325
    作者：陈文剑,郭企嘉
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：16
  • 页数：249
    字数：385000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2024-12-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥85.00元
    售价： ￥67.15元
  • 图书介质:
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本书围绕海洋中的水声学、电磁学和光学等内容展开，首先介绍了各信息载体的基本概念、理论、方法和特性，并以实现水下目标探测和识别作为项目式教学的目标。在此基础上，本书详细阐述了各信息载体的应用技术，其中着重探讨了水声学和光学的相关应用。具体而言，本书通过对声呐图像和水下光学相机图像的处理技术，实现了对水下目标的检测和识别。
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    前言
    第1章 水声学理论基础 1
    1.1 理想流体中的小振幅波 1
    1.1.1 基本声学量 1
    1.1.2 理想流体中小振幅波的三个基本方程 3
    1.1.3 理想流体中小振幅波的波动方程 9
    1.1.4 速度势函数 11
    1.1.5 声场中的能量关系 12
    1.1.6 平面波 16
    1.1.7 球面波 25
    1.1.8 柱面波 29
    1.2 声呐系统 31
    1.2.1 声呐参数 32
    1.2.2 声呐方程 36
    1.3 海洋的声学特性及传播理论 38
    1.3.1 海水中的声速 38
    1.3.2 海水中的声吸收 44
    1.3.3 射线声学基础 50
    1.4 水中目标强度及其测量 62
    1.4.1 水中目标强度 62
    1.4.2 目标强度的实验测量 65
    1.5 海洋中的干扰 68
    1.5.1 海洋混响 69
    1.5.2 水下噪声 73
    1.6 水动力噪声 80
    1.6.1 湍流的类型 80
    1.6.2 流致噪声的机理 81
    1.6.3 流体运动方程 82
    1.6.4 声类比理论 83
    1.6.5 等效声源的特征 84
    1.6.6 伪声 86
    1.6.7 舰船螺旋桨噪声 87
    1.6.8 流噪声的应用 90
    第2章 图像声呐技术 92
    2.1 图像声呐技术概述 92
    2.1.1 声呐分类 92
    2.1.2 图像声呐应用 99
    2.1.3 声呐技术指标 101
    2.2 声呐基阵技术 105
    2.3 声呐信号分析 110
    2.3.1 常用信号波形的时域、频域分析 110
    2.3.2 信号的多普勒频移 112
    2.4 图像声呐系统结构与信号处理方法 115
    2.4.1 声呐发射机、接收机技术指标 116
    2.4.2 声呐接收机工作特性 117
    2.4.3 波束形成基础 125
    2.4.4 声呐发射机原理 135
    第3章 海洋电磁学理论与技术 142
    3.1 海洋电磁波的传播 142
    3.1.1 麦克斯韦方程组 142
    3.1.2 海洋电磁波特性 146
    3.1.3 海洋电磁波的数学与物理模型 146
    3.1.4 海洋电磁波的传播原理 149
    3.1.5 海洋电磁波传播的应用 151
    3.2 海洋电磁波的界面反射 151
    3.3 海洋电磁波的测量原理 153
    第4章 海洋光学理论与技术 159
    4.1 光在海水中的传播特性 159
    4.1.1 海水固有光学性质 159
    4.1.2 海水对光的吸收 160
    4.1.3 散射的具体分类 162
    4.1.4 海水对光的散射 167
    4.2 海水中光学特性的测量 170
    4.2.1 吸收系数的测量 170
    4.2.2 散射系数的测量 173
    4.2.3 体散射函数的测量 173

    第5章 海洋智能感知与识别技术 175
    5.1 水下成像模型及测距原理 175
    5.1.1 光学相机与水下成像模型 175
    5.1.2 水下成像模型 179
    5.1.3 水下相机标定 182
    5.1.4 水下目标视差与深度测量 184
    5.2 水下图像处理基础 187
    5.2.1 灰度变换与图像增强 188
    5.2.2 图像分割 204
    5.3 水下光学图像增强与复原 217
    5.3.1 暗通道先验图像去雾模型 217
    5.3.2 基于暗通道先验的水下图像增强 221
    5.3.3 基于物理先验的深度特征融合水下图像复原 223
    5.4 水下光学图像的多目标检测与识别 229
    5.4.1 基于深度神经网络的多目标检测基础 230
    5.4.2 基于迁移学习与模型精调的水下多目标检测与识别 234
    5.4.3 基于Transformer的水下多目标检测与识别 237
    5.5 水下声呐图像的目标识别 240
    5.5.1 主动声呐目标感兴趣区域检测 240
    5.5.2 基于深度神经网络的主动声呐单目标分类识别 244
    参考文献 248
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