【摘 要】
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发生在水面上的降水过程会在水下产生具有独特功率谱结构的噪声，而利用降水的一些参量来预测水下噪声功率谱以及利用水下噪声功率谱结构来反演界面上的降水参数的问题是有实际
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发生在水面上的降水过程会在水下产生具有独特功率谱结构的噪声，而利用降水的一些参量来预测水下噪声功率谱以及利用水下噪声功率谱结构来反演界面上的降水参数的问题是有实际意义的，本文就是在这方面研究的初步尝试。
首先，在实验上通过的一组典型单水滴溅落噪声信号的时域波形区分出三类不同机制的声辐射，并利用水下摄像机拍摄的延迟气泡激发过程分析了延迟气泡的激发机制。在不同深度上，对不同风速、不同自由降落高度、不同水滴粒度影响下的单水滴溅落噪声进行测量，研究了初始冲击声辐射及不规则和延迟气泡脉动辐射的部分统计规律。然后，建立了利用单水滴溅落噪声数据来计算多水滴溅落噪声平均功率谱的仿真算法。通过多水滴溅落噪声的实测功率谱与仿真平均功率谱的对比，证明仿真计算模型具有一定的合理性。对多水滴溅落噪声的指向性和沿深度方向的衰减规律也进行了测量。最后，根据Medwin雨致噪声平均功率谱的理论计算公式建立了线性人工神经网络模型，用于反演单水滴溅落噪声的平均能量谱密度。简要分析了该模型的反演结果的唯一性，并研究了在遍历、动量和批量三种训练学习过程中，模型反演结果的适用性和稳定性。另外，给出了水滴粒度分布反演的理论方法及仿真中遇到的问题的简要分析，指出只有适当的划分水滴粒度聚类的区间，当各个聚类的水滴溅落噪声的平均能量谱密度差异显著时，才能得到合理的水滴粒度分布的反演。
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