关于分布式声波传感系统DAS的使用说明。 利用相干瑞利散射光的相位而非光强来探测音频范围内的声音或振动等信号,?不仅可以利用相位幅值大小来提供声音或振动事件强度信息，还利用线性定量测量值来实现对声音或振动事件相位和频率信息的获取。 DAS可以认为是一个移动干涉式声波传感器在传感光纤探测外界信号，当声音或振动引起该位置干涉光相位的线性变化，通过提取该位置不同时刻的干涉信号并解调，就可实现外界物理量的定量测量。

MPI声波方程数值模拟，利用并行算法实现的声波方程的波场模拟

1. 识别率很高哦，有强硬降噪功能。 2. 环境再复杂，依然能保持高识别率。 3. 能支持更多token的识别，通过编码可以传送所有字符。

笔者最近有个RN项目，需要在与设备通话的时候，App侧展示声波纹UI效果，以笔者的尿性又去折腾整理了一番，效果还是不错的，已在项目使用。 具体效果图可以参考 https://blog.csdn.net/daokedream/article/details/124453731。 在React Native中有个ART库，它可以绘制各种线(实线、虚线、曲线)、图形(矩形、圆、扇形)组合，让非常酷炫的绘图及动画变成了可能。 至于水波纹、波浪动画、声波音频这些常用的效果，一般都是贝塞尔曲线加持画出来的。 同样也非常适用想了解react-native art绘图入门的同学，可以看看其中的Demo部分，算是整理的比较详细了。 希望能帮助到有需要的同学，加油共勉！

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针对现有正演算法中存在的频散及边界反射问题,提出了计算区域使用差分算子而完全匹配层(PML)内使用交错网格的方法进行波场正演计算,并通过升级差分精度以达到抑制频散和减轻边界反射的目的.对于雷克子波做震源波形不明显的情况进行了震源模拟,得到了基于Marmousi模型的理想波形记录.算例结果表明,本算法可有效地改善频散和边界反射现象,特别是在高频的情况下,也能获得理想的结果.

在室内定位过程中，针对行人航迹推算（PDR,pedestrian dead reckoning）算法中惯性传感器的累积误差随时间增大的问题，提出一种基于智能手机的声波测距与PDR融合的室内定位方法。首先，利用PDR进行位置推算，然后，利用声波测量手机与墙之间的距离，结合已知的室内地图信息，对 PDR 中的累积误差进行纠正。在不需要布置任何节点的条件下，实现长时间稳定的室内定位。为解决长距离条件下墙体反射的回波信号难以检测的问题，利用智能手机内置双麦克风的特点，采用波束成形的方法，对目标墙体反射的回波进行信号增强，增大了声波测距的有效测量距离，从而扩大了所提定位方法的应用范围。实验结果表明，所提融合定位方法的平均定位误差为0.427 m，与单独使用PDR的定位结果相比，平均定位误差降低了2.748 m。

在不获取手机麦克风权限的情况下，通过陀螺仪传感器数据的神经网络算法，就可以从声波振动中提取出讲话者的语音。 现代智能手机上的MEMS陀螺仪足够灵敏，可以测量手机附近的声音信号。结果信号仅包含非常低的频率信息（<200Hz）。尽管如此，我们使用信号处理和机器学习表明，该信息足以识别说话者信息甚至解析语音。由于iOS和Android无需特殊权限即可访问陀螺仪，因此我们的结果表明，无法访问麦克风的应用和有效的网络内容仍然可以在电话附近获取语音。

我为我的作业编写了这些代码，如果您有现成的代码可用于寻找斜激波的声波、冯诺依曼和分离角等，那么解决冲击波动力学问题会更方便。 您还可以使用shockpolar.m 代码轻松找到滑移线角度。

物联网设备之间的感知以及交互技术是物联网行业发展必备基础之一。随着多媒体设备越来越普及（如智能手机、平板电脑、家庭音响），普遍存在于这些设备上的扬声器和麦克风使低成本声波设备与设备之间的交互技术成为可能。而声波具有的低速率、低频率的物理特性，使基于声波的感知技术具有较高的精度、较低的计算量等优点。基于此，提出一种声源与移动设备之间基于声波的相位差测量方法，以在不同的移动设备与声源之间进行高精度的距离测量。在一定范围内，首先，移动设备接收声源发送的单频率声音信号，并利用声音信号与声源的音频模块进行相位同步，然后，通过计算移动设备与声源之间相位差，计算移动设备与声源之间距离的改变。