Noise Pattern Recognition in Oceanic Environment Using Statistical Characterization of Oceanic Noise in Deep Sea: A Computational Design Approach

机译：利用深海海洋噪声的统计特征识别海洋环境中的噪声模式：一种计算设计方法

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Seemingly ocean is silent but this is not so true. Ocean is always filled with a circumstantially interfering noise known as ambient noise produced by turbulence, heat, wind and some natural phenomenon and other activities. This ambient noise put considerable intrusions in underwater acoustic communication which is so crucial for Oceanographic Monitoring. There exist numerous undersea applications under the umbrella of Oceanographic Monitoring like climate change detection, offshore explorations, oceanographic data acquisition, pollution monitoring, disaster prevention, seismic monitoring etc. In recent years, on different widespread geographical sea regions, this ambient noise has been observed for showing the varying shapes of Gaussian distribution. In order to design and deploy any undersea application, it is of prime importance to explore the variations in the shape of statistical distribution of background underwater ambient noise. This paper has been intended to put forward a computational design approach to compare and find the proximity of experimental/empirical noise pattern with that of hypothesized Gaussian noise pattern using Kolmogorov-Smirnov (KS) test statistic. This computation for the noise pattern recognition is so much conducive to simulate the oceanic environment using the hypothesized / controlling parameters of Gaussian noise pattern in order to design and deploy any undersea application.

机译：似乎海洋是沉默的，但事实并非如此。海洋总是充满着由环境扰动引起的噪声，这种噪声被称为湍流，热，风和某些自然现象以及其他活动所产生的环境噪声。这种环境噪声严重干扰了水下声通信，这对于海洋学监测至关重要。在海洋学监测的保护下，有许多海底应用，例如气候变化检测，海上勘探，海洋学数据采集，污染监测，防灾，地震监测等。近年来，在不同的广泛地理海域，已经观察到这种环境噪声用于显示高斯分布的各种形状。为了设计和部署任何海底应用，探究背景水下环境噪声的统计分布形状的变化至关重要。本文旨在提出一种计算设计方法，以使用Kolmogorov-Smirnov（KS）检验统计量来比较和发现实验/经验噪声模式与假设的高斯噪声模式的接近度。噪声模式识别的这种计算非常有利于使用高斯噪声模式的假设/控制参数来模拟海洋环境，从而设计和部署任何海底应用。

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来源
《International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technology》|2020年|596-600|共5页
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作者
Junaid Iqbal;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
acoustic noise; data acquisition; disasters; Gaussian distribution; Gaussian noise; oceanographic techniques; statistical analysis; underwater sound;

机译：声噪声;数据采集;灾害;高斯分布;高斯噪声;海洋学技术;统计分析;水下声;

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