Содержание: 2019 | 2018 | 2017 | 2016 | 2015 | 2014 |2013 | 2012 | 2011 | 2010 | 2009 | 2008 | 2007 | 2006 | 2005 | 2004 | 2003 | 2002 | 2001

2008, 1

С. Рамжди, Г. Лафа, С. Рамакришнан

Моделирование высокочастотного подводного шума с использованием искусственных нейронных сетей

язык: английский

получена 07.09.2007, опубликована 14.01.2008

Скачать статью (PDF, 82 кб, ZIP), используйте команду браузера "Сохранить объект как..."
Для чтения и распечатки статьи используйте «Adobe Acrobat© Reader» версии 4.0 или выше. Эта программа является бесплатной, ее можно получить на веб-сайте компании Adobe© (http://www.adobe.com/).

АННОТАЦИЯ

Фоновый подводный шум формируется многочисленными источниками природного и антропогенного происхождения. В статье представлена оценка подводного шума в зависимости от скорости ветра и высоты волн, выполненная с использованием искусственных нейронных сетей. В основе обучения нейронной сети лежат результаты измерений, полученных в Бенгальском заливе на глубине 5 м всенаправленными гидрофонами. Проанализированы результаты 100 измерений, выполненных при скоростях ветра от 2.5 до 9 м/с и высоте волн от 0.2 до 2 м. Экспериментальные данные показали, что уровни шума снижаются с повышением частоты в рассматриваемом диапазоне и повышаются с увеличением скорости ветра и высоты волн нелинейно. Обнаружено, что предложенный метод полезен для прогноза уровней подводного шума в рассматриваемом диапазоне частот, что подтверждается оценками среднеквадратических погрешностей.

Ключевые слова: подводный шум, уровень шума, среднеквадратическая погрешность, искусственные нейронные сети.

7 страниц, 4 иллюстрации

Как сослаться на статью: С. Рамжди, Г. Лафа, С. Рамакришнан. Моделирование высокочастотного подводного шума с использованием искусственных нейронных сетей. Электронный журнал "Техническая акустика", http://ejta.org, 2008, 1.

ЛИТЕРАТУРА

1. Wenz G. M. Acoustic Ambient Noise in the Ocean: Spectra and Sources. J. Acoust. Soc. Am., 1962, 34(12):1936–1956.
2. Hodgkiss S., Fisher J. Vertical Directionality of Ambient Noise at 32N as a function of Longitude and Wind Speed. IEEE Journal of Oceanic engineering, 1990, 15(4), 335–339.
3. Urick R. J. Ambient Noise in the Sea. Peninsula Publishing, 1984.
4. Kuperman W. A., Ferla M. C. A Shallow Water Experiment to Determine the Source Spectrum Level of Wind Generated Noise. J. Acoust. Soc. Am., 1985, 77(6), 2067–2073.
5. Piggott C. L. Ambient Sea Noise at Low Frequencies in Shallow Water of the Scotian Shelf. J. Acoust. Soc. Am., 1964, 36(11), 2152–2163.
6. Cato D. H. Ambient Sea Noise in Waters Near Australia. J. Acoust. Soc. Am., 1976, 60(2), 320–328.
7. Chapman N. R., Cornish J. W. Wind dependence of deep ocean ambient noise at low frequencies. J. Acoust. Soc. Am., 1993, 93(2), 782–789.
8. Wilson J. H. Very Low Frequency Wind-Generated Noise Produced by Turbulent Pressure Fluctuations in the Atmosphere near the Ocean Surface. J. Acoust. Soc. Am., 1979, 66(5), 1499–1507.
9. Nicolaos B. Karayiannis and Mary M. Randolph-Gips. On the Construction and Training of Reformulated Radial Basis Function Neural Networks. IEEE Trans of Neural Network, 14, 835–846, 2003.
10. Greene, R. L. and Field, R. L. Classification of underwater acoustic transients by artificial neural networks. IEEE Conf. Neural Networks for Ocean Engineering, 110–115, 1991.
11. Roth M. W. Survey of neural network technology for automatic target recognition. IEEE Trans. on Neural Networks, vol. 1, N°1, 28–43, 1990.
12. Simon Haykin. Neural Network: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall, New Delhi, 1994.
13. Sriraam N, Eswaran C. Context Based Error Modeling for Lossless Compression of EEG Signals Using Neural Networks. J. Med. Syst., 2006, 30, 439–448.
14. Limin Fu. Neural network in computer intelligence. McGraw-Hill International Editions, Singapore, 1994.
15. Welch P. D. The use of fast Fourier transform for the estimation of power spectra: a method based on time averaging over short, modified periodograms. IEEE Trans Audio Electroacoust., 15, 70–73, 1967.


 

С. Рамджи окончил университет в Индии по специальности «процессы управления и оборудование». В настоящее время работает в Национальном институте морских технологий. Научные интересы: методы измерений подводного шума, обработка данных измерений. Работает над диссертацией.

e-mail: ramji(at)niot.res.in

 
 

Г. Лафа - математик, работает в Национальном институте морских технологий. Научные интересы: методы измерений подводного шума и обработки данных.

 
 

С. Рамакришнан - доцент кафедры измерительной техники университета в Индии. Работает преимущественно в области биомедицинского оборудования.