Ubuntu与IMX6ULL开发板网络通讯设置
Ubuntu和开发板网络通讯配置方法说明 开发板采用的是正点原子的IMX6ULL 开发板ping通Ubuntu 两种方式 电脑WiFi上网，开发板和电脑直连 电脑和开发板直连同个路由器 我采用的是第一种方法 1. Ubuntu虚拟机设置Ubuntu的虚拟机需要设置两个网络适配器，默认情况下只有一个，需要自己再添加一个 （1）一个适配器设置成NAT模式，用来主机和虚拟机传文件，和供虚拟机上网使用（IP自动生成，不用自己设置） （2）另一个适配器设置成桥接模式，让Ubuntu作为服务器，供开发板连接。 然后进入到”编辑”—>“虚拟网络编辑器”—>”更改设置”查看是否有VMnet0，如果没有则手动添加，或者还原默认设置。 2. VMnet设置首先将网线一头接入开发板，另一头连接电脑的网口。将VMnet0设置成下图所示 然后记住VMnet8随机生成的地址：我的地址为192.168.137.0 然后打开Ubuntu的网络设置，会看到两个有线网络 点击第一个网络右边的设置，可以发现已经自动分配好IP了，IP地址为192.168.137.169，这与刚刚VMnet8随...
博客迁移
博客迁移—在新电脑上部署博客1. 复制源文件将在旧电脑上所有关于博客的文件复制到新电脑中 先在MyBlog文件夹中放着 2. 下载Git并配置相关环境（1）Git下载地址：Git - Install 根据自己电脑的系统下载对应的安装包，安装完之后，在MyBlog文件夹下右键”Open Git Bash here”打开Git终端 下一步是配置github账户，配置ssh-key并添加到github，将本地git与github公钥连接 123git config --global user.name "你的用户名"git config --global user.email "你的邮箱"ssh-keygen -t rsa -C "你的邮箱@qq.com" 输入第三条命令后一路回车就好 其中第三条命令之后会在C盘中的User/用户名/.ssh/id_rsa.pub中生成以ssh-rsa开头的密钥，保管后这个密钥，等下会用到。 （2）在自己Github主页找到”Setting”—>”SSH and GPG keys”—&...
ClaudeCode安装教程
Claude Code 安装教程“工欲善其事必先利其器” 1. Node.js的安装首先打开Node.js的官网Node.js — 在任何地方运行 JavaScript 点击”Windows安装程序”，将安装包下载下来，然后双击安装，一直保持默认点击next就可以，当然也可以更改安装路径。 然后win+R打开终端，输入命令node -v，如果出现了版本号则说明安装成功输入npm -v 查看npm是否安装成功，npm是Node.js的默认包管理工具，用来下载安装项目所需的依赖库和工具。 然后在输入下面的命令切换npm为国内镜像，方便下载Claude Code 1npm config set registry https://registry.npmmirror.com/ 2. Git的安装进入Git的官网Git - Windows 安装指南 - Git 版本控制系统 选择自己电脑适用的版本进行下载，跟Node.js一样也是傻瓜式安装，安装时保持默认即可。 安装好之后，在终端中输入git -v ，如果出现版本号则说明安装成功。 3. cc switch的安装由于Claude...
课题进度26-LOFAR谱和DEMON谱特征提取
LOFAR谱和DEMON谱特征提取一、ShipsEar数据集该数据集分为5类，如下所示： 类别 描述 包含船型 5秒片段数（约） A 小型作业船 渔船、拖网渔船、贻贝船、拖船、挖泥船 ~345 B 小型休闲/轻型船 摩托艇、引航船、帆船 ~297 C 中型客运船 客运渡轮 ~785 D 大型商船 远洋班轮、滚装船（Ro-Ro） ~435 E 背景噪声 自然环境噪声（风、雨、浪、海流），无船舶 ~188 一、LOFAR谱LOFAR 直接对原始声信号的低频段做频谱分析，捕获舰船机械设备产生的离散线谱和宽带连续谱。 提取信息：噪声信号的连续谱和低谱线谱 物理来源：机械噪声（主机、辅机、齿轮啮合产生的离散线谱）+ 螺旋桨空化产生的宽带连续谱 呈现特征：低频段出现稳定的恒定频率线谱（机械线谱，不随航速变化）；连续谱整体呈先升后降的”峰丘”形状，谱峰位置和航速相关 二、DEMON谱分析对象：高频窄带（3–5 kHz 空化噪声频段）的包络 提取信息：螺旋桨调制产生的周期性 物理来源：螺旋桨旋转时，叶片周期性切割水流导致空化噪声—轴频+叶频（轴频×叶片数量...
课题进度25-舰船噪声特征提取文献阅读
《基于小波变换的舰船噪声特征提取方法研究》一、研究背景与问题舰船噪声信号在采集过程中受到强烈的环境噪声干扰，传统特征提取方法在低信噪比条件下难以有效分离信号与噪声，导致舰船类型识别与状态监测的可靠性不足。 二、研究内容1. 小波变换传统的傅里叶变换（FT） 能将信号从时间域变换到频率域，告诉你信号里包含哪些频率成分，但它有一个致命缺陷：完全丢失了时间信息——你只能知道”信号中有 100 Hz 的成分”，却不知道这个 100 Hz 出现在什么时候。 短时傅里叶变换（STFT）通过加窗做了一些改进，但窗口大小固定，面临“测不准原理”的困境： 窗口窄 → 时间分辨率高，频率分辨率低 窗口宽 → 频率分辨率高，时间分辨率低 小波变换的核心思想：用可伸缩的”小波”替代固定窗口，对低频用宽窗口（频率分辨率高），对高频用窄窗口（时间分辨率高），实现自适应时频分析。 总结： 1234傅里叶变换： 只能看到"有哪些频率"短时傅里叶变换： 固定大小的时频窗口小波变换： 低频→大窗口（看整体趋势） 高频→小窗口（看瞬态细...
课题进度24-ShipsEar舰船噪声数据集
ShipsEar舰船噪声数据集1. 概述ShipsEar 是目前水声目标识别（UATR）领域最广泛使用的公开基准数据集之一。由西班牙维戈大学（University of Vigo）的 Santos-Domínguez 等人于 2016年 发表在 Applied Acoustics（Elsevier）期刊上。它的发布填补了水下声学领域长期缺乏公开音频数据库的空白。 2. 数据采集 项目 详情 采集地点 西班牙西北部大西洋沿岸 Vigo 港及 Ría de Vigo 入口航道（42°14.50′N, 008°43.40′W） 采集时间 2012年秋季 — 2013年夏季 水深 浅水环境，最大深度 <45 m 船舶距离 通常距水听器 <300–350 m 录制设备 MarSensing Lda DigitalHyd SR-1 自主数字记录仪 ADC 24-bit sigma-delta 采样率 52,734 Hz（预处理后常降采样至 16 kHz 或 22.05 kHz） 水听器灵敏度 −193.5 dB re 1V/1μPa，频率...
课题进度23-舰船辐射噪声仿真
舰船辐射噪声仿真1. 理想舰船辐射噪声仿真原理 图1 舰船辐射噪声仿真流程 辐射噪声主要是由宽带连续谱、包络调制信号和线谱叠加组成。仿真模型可表示为： S ( t ) = [ 1 + M ( t ) ] s_{c} ( t ) + s_{l} ( t )其中，$s_c(t)$为仿真辐射噪声中的连续谱分量，$M(t)$为调制信息，二者构成辐射噪声数据中的调制谱分量，$s_l(t)为线谱分量$。 2. 仿真参数 船型 A b 排水量/t 20000 5000 航速/v(m/s) 7 5 叶片数/片 4 3 线谱数量 5 5 经验线谱/Hz [280, 481, 740, 800, 920] [320, 455, 560, 730, 890] 3. 仿真结果 图2 船型A辐射噪声时域波形 图3 船型A辐射噪声频谱图 图4 船型B辐射噪声时域波形 图5 船型B辐射噪声频谱图 从图3和图5的频谱图中可以看出，在500Hz之前幅度呈上升趋势，在500Hz之后幅度随之下降。 这是因为在前半段，离散线谱（轴频、叶频谐波及机械噪声）主要集中在...
课题进度22-仿真改动
课题进展-仿真改动1. 增加运动约束（防碰撞+平滑）增加了平台的最小间距50m，防止碰撞，平台与目标之间的最大距离1000m，防止飞太远。 代价函数改为：（1）平台间距不足惩罚（2）离目标太远惩罚（3）航向突变惩罚（避免锯齿轨迹） 2. 初始航向指向目标区域在初始化窗口之后，用几何交会结果计算目标区域中心，将平台航向设为指向该方向。 3. 平台速度可变增加速度候选集合并入搜索循环速度候选= [3, 5, 7, 10]
课题进度21-舰船辐射噪声
课题进展21-舰船辐射噪声1. 舰船辐射噪声的组成 根据大量的舰船噪声数据分析，可确认噪声源主要由三部分组成，分别是水动力、机械振动和螺旋桨 1.1 机械振动噪声机械噪声指的是航行或作业船上的各种机械的振动，通过船体向水中辐射而形成的噪声，是低航速时舰船辐射噪声的主要成分。频谱特征：以低频线谱为主，集中在1kHz以下，具有显著的周期性。识别价值：这些线谱如同舰船的“声学指纹”，是进行目标分类和识别（判断舰船类型）的关键特征 1.2 螺旋桨噪声螺旋桨在旋转过程中与水流相互作用直接产生并辐射的噪声，主要还是空化噪声。 1.3 水动力噪声水动力噪声是由不规则的水流流过运动船只表面而形成，一般情况下，舰船水动力噪声在强度方面往往被机械噪声和螺旋桨噪声所覆盖。频率特征：连续谱，通常类似于“白噪声” 2. 噪声特征提取方法2.1 LOFAR谱分析（Low Frequency Analysis and Recording）低谱分析与记录谱，通过短时傅里叶变换对输入的舰船辐射噪声进行分析，从而得出其时频变化数据。 LOFAR 直接对原始声信号的低频段做频谱分析，捕获舰船机械设备产生的离散线谱和宽...
课题进度20-撰写小论文
课题进展20-撰写小论文1. 投稿投稿方向：《水下无人系统学报》 2. 补充工作2.1 Monte Carlo 统计分析当前只有1个随机种子，1次运行，需要： 至少 100 次独立 Monte Carlo 运行（不同随机种子） 报告均值 ± 标准差的 RMSE 统计显著性检验（t 检验或 Wilcoxon） 2.2 多场景对比当前仅1组目标初始条件，至少需要两组 平行运动、交叉运动，并且每种场景下再分3种杂波密度（λ_fa ∈ {2, 4, 6}） 2.3 增加对照基线当前仅有 GNN vs JPDA 对比。至少需要增加 2 种基线： 固定平台轨迹（无 GDOP 机动）：验证自适应机动的收益 随机平台机动：验证 GDOP 优化的有效性（而非随机游走） 3. 论文结构题目：《基于GDOP优化的双AUV协同纯方位目标跟踪方法》 12345678910111. 引言（水下声呐跟踪背景 + 传感器管理问题）2. 问题建模（双平台纯方位量测模型 + GDOP定义）3. GDOP驱动的自适应AUV机动策略4. 多目标数据关联算法（GNN / JPDA 简述）5. 仿真验证 5.1...