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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明涉及声场计算技术领域，具体公开了一种基于深度双边稀疏采样的声场快速预报方法，包括以下步骤：首先，利用双边稀疏采样DBSS在空间域和角度域同时进行稀疏采样；而后，构建DTLK‑Net的深度学习模型；并对DTLK‑Net深度学习模型进行训练；最后，将峰值信噪比PSNR和结构相似性指数SSIM作为评价准则，进行传输损失估计。本发明采用上述的一种基于深度双边稀疏采样的声场快速预报方法，可用于高效和准确地估计水下声传输损失TL，采用DBSS算法实现了与真值相当的高质量重建结果，与传统的Bellhop方法相比具有显著的加速效果。
主权项：1.一种基于深度双边稀疏采样的声场快速预报方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用双边稀疏采样DBSS在空间域和角度域同时进行稀疏采样；S2、构建DTLK-Net的深度学习模型；S3、对DTLK-Net深度学习模型进行训练；S4、将峰值信噪比PSNR和结构相似性指数SSIM作为评价准则，进行传输损失估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 一种基于深度双边稀疏采样的声场快速预报方法
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