雷声

摘要： 夏天总能听到轰隆轰隆的雷声,这些雷声是怎么来的呢?哈哈,让云朵来告诉你吧!

摘要： 世界上最快而又最慢,最长而又最短,最容易挥霍又最应该珍惜的,就是时间。那一天让我始终无法忘怀,我为自己的行为感到羞愧。记得那天早上,其实我很早就醒了。我捂着肚子难受地在床上翻来覆去。听着窗外“轰隆隆”的雷声和“哗啦啦”的雨声,我愈加觉得痛苦。

摘要： 这是一场惊心动魄的雷阵雨。中午时分,一朵乌云飘来,把太阳包裹得严严实实的,天立刻阴了下来。忽然,一道闪电划破天际,让世界又明亮了那么一瞬间。紧接着,"轰隆隆"的雷声似发怒的狮子狂吼一声。这一次的电闪雷鸣就像是警告,停了不到半分钟,一道又一道的闪电交织亮起,在远处仿佛要把天空撕裂;而雷声,则像比赛打鼓一样,没有停歇的迹象。

摘要： 一声春雷震乾坤,春天的第一声雷鸣,在气象上称为初雷,意味着春天已经到来。这是为什么呢?原来,我国大部分地区,冬季在蒙古冷高压气团的控制之下,空气寒冷干燥,大气层结稳定,故而一般不会出现打雷现象。入春以后,南方暖湿气团日渐活跃,不断北上,并与南下冷空气交锋,空气变得不稳定起来。当云中有较强的上升气流,导致大量电荷产生,并有强烈的放电现象时,我们就能听到隆隆的雷声。

摘要： 沉闷的雷声越来越大,它似乎要冲出浓云的束缚,撕碎云层,解脱出来。那耀眼的闪电的蓝光急骤驰过,克嚓嚓的巨雷随之轰响,震得人心收紧,大地摇动,狂风无情地吹刮,瓢浇般的大雨遮天盖地直刺直压,粗大猛烈的雨柱,掀起一层尘埃。一霎,到处是一片汪洋了。

摘要： 抛売窗声音响抛壳窗声音响是指95式采用了无托布局,抛壳窗位置较为靠后,也更靠近射手的耳朵。射击时,一些噪声会从抛壳窗处传递给射手,让射击过程变得更加吵闹。但是,枪声本来就很吵。受一些影视作品的影响,我总感觉枪声应该和大号鞭炮的声音差不多,最多就是和雷声差不多。但实际上,枪声可比鞭炮、雷声“给劲”多了。尤其是带有制退器的枪械,射击时还会有明显的、扑面而来的冲击波,那感觉真是独一无二、今生难忘。

摘要： 天,像染了墨似的,阴沉沉地压了下来,雷声滚滚而来,吓得我们这些小人儿纷纷躲藏!突然,一道闪电划破了长空。“轰!”满天的乌云也终于爆发了,顷刻间,豆大的雨点噼里啪啦地砸了下来,像泼,像倒。天地间挂起了一窗巨大的雨帘!

摘要： (一)雨季是从七月中旬开始的,一天连着一天的雨水,仿佛下上了瘾。太阳刚一在天空里露个脸,云彩就赶忙跑过来,有时轰隆隆的雷声也跟着凑热闹。今天的雨,从昨天晚上开始下的。淅淅沥沥的,起初我以为是在做梦。半夜口渴,起来喝水,看到窗外的雨一滴一滴打在窗户上,确定是真的在下雨。

摘要： 有一天晚上,我正在写作业,周围安静极了,只听见笔尖发出“沙沙沙”的声音。忽然,窗外刮起了大风,把树叶吹得“哗哗哗”直响。天空中响起“轰隆隆”的雷声,仿佛老天爷在打喷嚏。不一会儿,雨点落了下来,打在窗户的玻璃上,“滴答滴答”,听起来还挺悦耳呢!我忽然萌生了一个念头:我要放下作业,去聆听身边的声音!

摘要： "杰森,妈妈去超市买点东西,你照看一下弟弟,好吗?"艾泽娜对大儿子杰森说道。"没问题!"杰森答道。天气十分闷热。看着妈妈的车开出了前院,10岁的杰森和6岁的弟弟扎德来到后院的柳树下。没有风,躲在树荫下也没有用。汗珠一滴滴从杰森的额头上滚下来,杰森烦躁得几乎要抓狂。突然,柳树叶动了。起风了!杰森舒了口气。扎德没注意到这个,而是侧耳倾听着什么。"哥哥,你听到火车声了吗?"他大声说。杰森仔细倾听,只听见了远处传来的打雷声。"是雷声,扎德。"杰森笑道。

摘要： 针对雷声声源定位系统需要同步采集,实时处理等需求,采用LabWindows多线程技术实现了系统数据的实时采集.用多线程的方法解决了程序顺序执行时数据丢失和资源利用率低的问题,提高了系统的可靠性,同时利用端点检测技术较为准确地找出了采集信号中的雷声段,减少了噪声的影响,提高了系统的实时性.结果证明:多线程技术可以实现多任务同时工作,对信号端点检测可以更加准确地定位闪电通道,有助于提高系统的实时性和可靠性.

摘要： 本研究对伦敦奥运花剑个人冠军,中国男子花剑队运动员雷声进行实证研究,运用文献资料法、测试法,以及数理统计等方法对雷声在备战2012年伦敦奥运期间体能训练特点进行研究.伦敦奥运集训期雷声的体能训练注重功能性力量的练习。尤其在快速力量训练中，加强功能性力量和专项特点的结合性训练，以提高力量训练的专项有效，有利于预防运动员伤以于运动员伤病的康复。伦敦奥运集训期雷声的灵敏训练中，采用健身操等配合音乐且结合专项的灵敏训练方法，发展一般性灵敏，对于雷声灵敏能力和节奏感的培养有很好的促进作用，密切结合专项发展专项灵敏素质。伦敦奥运集训期体能训练给雷声设计个性化的训练方案。集训后其灵敏和快速力量能力有显著的提升，在快速力量训练中注重功能性力量的训练也使得他快速力量的发展更加有效，同时对其踝关节损伤的康复起到很好的促进作用，为获得伦敦奥运男子花剑个人金牌奠定了坚实的基石。

摘要： 本发明提供了一种雷声信号发生系统及雷声信号模拟方法，其首先用雷声信号采集器按照预设的采样周期采集雷声信号并传输到上位机，上位机利用奇异值分解方法对由雷声信号构造的相关矩阵进行分解，并得到一组从大到小排列的奇异值，然后根据最小描述长度准则来确定表征雷声信号的奇异值个数，接着结合SVD重构信号实现雷声信号降噪，最后将降噪得到的雷声样本信号通过USB芯片传输到FPGA，并利用数模转换芯片以雷声数字信号采样周期为转换时间间隔，将数字信号转换成模拟电压信号并经过功率放大器输出，便可模拟出功率可控的雷声信号，仿真结果表明，奇异值分解方法对雷声降噪效果明显且模拟得到的雷声信号与雷声样本信号幅度谱基本一致。

摘要： 本发明公开了一种基于反演算法的雷声三维定位方法，包括步骤：建立传声器阵列模型，根据给定的雷声初始位置得出雷声到达传声器阵列模型各阵元间的相对时延值；利用获取的相对时延值，结合建立的传声器阵列模型及其空间位置关系确定雷声声源位置。本发明有效的解决了基于搜索的最大似然法运算量大且不适用于实时系统的不足，提高了运算效率，增强了雷声定位的实时性与精确性。

摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的雷声信号识别系统及方法，针对雷声训练集数据进行雷声类型人工标注，建立雷声分类标签定位文件，提取雷声训练集数据的梅尔频率倒谱系数，基于卷积神经网络对梅尔频率倒谱系数进行训练获得雷声分类识别模型，最终实现待识别声音数据的分类识别。本发明方法利用深度学习方法提高传统雷声信号检测方法的鲁棒性和准确率，以满足雷声定位系统对识别结果的实时高效需求，不仅能够克服多种环境噪声对雷声信号识别过程中的干扰，而且还能适用于源自不同通道位置的特征各异的雷声信号。

摘要： 本发明提出了一种基于手机的雷声检测和定位方法，包括定位系统，所述定位系统包括云端管理平台及与云端管理平台通讯的M台个移动智能手持终端，第1移动智能手持终端、第2移动智能手持终端、第3移动智能手持终端、第4移动智能手持终端、……、第M移动智能手持终端之四及以上任意组合能够接收到雷声，包括以下步骤：S1，第i移动智能手持终端将确定的第i移动智能手持终端所处位置以及雷声数据信息打包后，得到第i打包数据包，将其第i打包数据包发送至云端管理平台；i＝1、2、3、4、……M；S2，云端管理平台根据接收到的打包数据包确定雷声位置。本发明能够利用海量的智能手持终端实现雷声定位和检测，并生成驶离线路，保障用户安全。

摘要： 本发明属于鱼雷学的自导工程技术领域，公开了一种轻型鱼雷声学导引装置，其包括导引头以及换能器基阵；导引头的前端面为圆形平面；导引头的后端为电子仓，且采用圆柱状结构；导引头的前端面直径小于电子仓直径；在导引头前端面与电子仓之间设置过渡段；过渡段采用流线型弧线段；换能器基阵包括前端面平面阵以及侧边稀疏圆周阵；前端面平面阵包括布置在导引头的前端面且按照对称原则排布的多个换能器阵元；侧边稀疏圆周阵包括在过渡段的圆周方向上等间距布设的多个换能器阵元，侧边稀疏圆周阵中各个换能器阵元朝向前方。本发明通过对换能器基阵优化布阵及紧凑布局，便于在小口径声学导引装置有限的体积空间内充分获取最大的空间增益。

摘要： 本申请公开了一种基于三维麦克风阵列的雷声检测与定位方法。该方法首先基于预设采样率对三维麦克风阵列接收到的声信号进行采集，进而对单个麦克风的声信号能量进行平滑和归一化处理，并联合多麦克风的声信号能量对雷声进行检测。当检测出雷声时，通过各个线性麦克风阵列粗略估计出雷声的俯仰角和方位角。进一步，在粗略估计出的俯仰角和方位角邻近区域，使用整个三维麦克风阵列进行二维DOA扫描，从而准确地估计出雷声的俯仰角和方位角。

摘要： 本发明提供了一种雷声信号发生系统及雷声信号模拟方法，其首先用雷声信号采集器按照预设的采样周期采集雷声信号并传输到上位机，上位机利用奇异值分解方法对由雷声信号构造的相关矩阵进行分解，并得到一组从大到小排列的奇异值，然后根据最小描述长度准则来确定表征雷声信号的奇异值个数，接着结合SVD重构信号实现雷声信号降噪，最后将降噪得到的雷声样本信号通过USB芯片传输到FPGA，并利用数模转换芯片以雷声数字信号采样周期为转换时间间隔，将数字信号转换成模拟电压信号并经过功率放大器输出，便可模拟出功率可控的雷声信号，仿真结果表明，奇异值分解方法对雷声降噪效果明显且模拟得到的雷声信号与雷声样本信号幅度谱基本一致。

摘要： 本申请涉及一种基于图像识别的雷声检测方法和系统，通过音频设备采集一段时间内包含或不包含风机扫风气动噪声的声音信号，通过对声音信号进一步分析，实现对其中雷声的识别。其中，基于图像识别的雷声检测系统包括用于采集风机和环境等声音的声音传感器、机端硬件装置以及运行在站端服务器的应用软件，机端硬件装置包括边缘硬件数采系统。本申请通过图像分类的深度学习模型，无需人为探索和选择声音特征，也不需要对声音进行降噪或者预处理，就可以得到雷声在谱图上的时域和频域的特征表现，对于不同环境的户外场景泛化性更高。

摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的雷声信号识别系统及方法，针对雷声训练集数据进行雷声类型人工标注，建立雷声分类标签定位文件，提取雷声训练集数据的梅尔频率倒谱系数，基于卷积神经网络对梅尔频率倒谱系数进行训练获得雷声分类识别模型，最终实现待识别声音数据的分类识别。本发明方法利用深度学习方法提高传统雷声信号检测方法的鲁棒性和准确率，以满足雷声定位系统对识别结果的实时高效需求，不仅能够克服多种环境噪声对雷声信号识别过程中的干扰，而且还能适用于源自不同通道位置的特征各异的雷声信号。

摘要： 本发明提出了一种基于手机的雷声检测和定位方法，包括定位系统，所述定位系统包括云端管理平台及与云端管理平台通讯的M台个移动智能手持终端，第1移动智能手持终端、第2移动智能手持终端、第3移动智能手持终端、第4移动智能手持终端、……、第M移动智能手持终端之四及以上任意组合能够接收到雷声，包括以下步骤：S1，第i移动智能手持终端将确定的第i移动智能手持终端所处位置以及雷声数据信息打包后，得到第i打包数据包，将其第i打包数据包发送至云端管理平台；i＝1、2、3、4、……M；S2，云端管理平台根据接收到的打包数据包确定雷声位置。本发明能够利用海量的智能手持终端实现雷声定位和检测，并生成驶离线路，保障用户安全。