CN119514411A 一种基于小波变换时频谱特征的2d-cnn网络尾流电磁场探测方法 （中国船舶集团有限公司第七一九研究所）_第1页
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一种基于小波变换时频谱特征的2D-CNN网本发明公开了一种基于小波变换时频谱特(二)通过小波变换提取尾流电磁场的时频谱特于小波变换时频谱特征的2D_CNN网络尾流电磁场探测方法，可有效提升尾流电磁场的检测能2步骤(1)通过水动力学和电磁学的多物理场耦合方法生成潜航器尾流电磁场计算数据xBE式(1)和式(2)中，位置矢量r'和位置矢量r分别表示源点的位置和待测点的位置，其2.根据权利要求1所述的基于小波变换时频谱特征的2D_CNN网络尾流电磁场探测方3.根据权利要求1所述的基于小波变换时频谱特征的2D_CNN网络尾流电磁场探测方所述计算域为一个长方体区域，在所述计算域中设置SUBOFF模型，4.根据权利要求1所述的基于小波变换时频谱特征的2D_CNN网络尾流电磁场探测方J=σv0xBE；35.根据权利要求1所述的基于小波变换时频谱特征的2D_CNN网络尾流电磁场探测方6.根据权利要求1所述的基于小波变换时频谱特征的2D_CNN网络尾流电磁场探测方所述计算域使用局部网格剖分和内插方法计算7.根据权利要求1所述的基于小波变换时频谱特征的2D_CNN网络尾流电磁场探测方xBE式(4)和式(5)中，位置矢量r'和位置矢量r分别表示源点的位置和待测点的位置，其(1.6)重复上述步骤修改输入参数和模型参数，获得不同输入参数和模型参数条件下4一种基于小波变换时频谱特征的2D_CN[0002]水下航行器在水下航行时排开海水形成的尾流，能持续较长时间并传播较远距[0003]尽管电磁场传感技术得到了长足发展，目前国内外已实现超低噪声电磁场传感[0008]步骤(1)通过水动力学和电磁学的多物理场耦合方法生成潜航器尾流电磁场计算5[0012](1.3)为所述几何模型f6[0035](1.3)为所述几何模型[0041](1.6)重复上述步骤修改输入更准确地反映水下航行器尾流电磁场的真实特性，从而提升了深度学习模型的训练效果。7[0060]总体而言，本发明的基于小波变换时频谱特征的2D_CNN网络尾流电磁场探测方航行器尾流电磁场信号通过小波变换提取为时频谱特征图，再通过2D_CNN进行处理和分[0062](一)通过水动力学和电磁学的多物理场耦合方法生成水下航行器尾流电磁场计8pp休克尔昂桑格理论(DebyeHuckelOnsang9[0087]其中"vx"表示旋度算子BE[0096]式(11)和式(12)中，位置矢量r'和位置矢量r分别表示源点的位置和待测点的位k_ε湍流模型求解尾流速度场v0(此步骤采用通用的模拟软件完成)；第二步是以获得的尾[0110]3)对称面(symmetry)：SUBOFF运动方向的计算域左右两侧设置为对称面边界条[0115]尾流磁场求解计算时，假定待计算的尾流速度场网格大小为N×N×M(N表示水平[0124]如附图8所示，将N个模拟电磁传感器放置在水下航行器1电场传感种算法出现虚警现象。这说明本发明提出的深度神经网络在探测性能上优于FCN神经网络

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