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準(zhǔn)確的聲波飛渡時(shí)間在聲學(xué)測溫中具有非常重要的意義，針對強(qiáng)噪聲環(huán)境下弱信號檢
測問題，研究了聲信號的時(shí)間延遲估計(jì)。指出了聲學(xué)測溫中幾種傳統(tǒng)的時(shí)延估計(jì)方法的不足，提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延估計(jì)方法。通過設(shè)定不同的信噪比，分別對基于 ML 互相關(guān)方法和基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行了時(shí)延估計(jì)仿真試驗(yàn)。結(jié)果表明，在較低的信噪比下，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法仍可以抑制非高斯信號中相關(guān)高斯噪聲的影響，為聲學(xué)測溫中的聲波飛渡時(shí)間測量提供了指導(dǎo)。
測問題，研究了聲信號的時(shí)間延遲估計(jì)。指出了聲學(xué)測溫中幾種傳統(tǒng)的時(shí)延估計(jì)方法的不足，提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延估計(jì)方法。通過設(shè)定不同的信噪比，分別對基于 ML 互相關(guān)方法和基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行了時(shí)延估計(jì)仿真試驗(yàn)。結(jié)果表明，在較低的信噪比下，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法仍可以抑制非高斯信號中相關(guān)高斯噪聲的影響，為聲學(xué)測溫中的聲波飛渡時(shí)間測量提供了指導(dǎo)。
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