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声压是大多数声学工作的基础，不仅因为它的客观数字与我们的听觉类似，而且实际上，声压是人们真正可以进行的唯1测量之一！同时，声压的测量是声功率和声强计算的基础。声学装饰工程公司

当物体发出声音时，它会前后振动，这也会导致物体附近的空气分子也振动。这种振动链反应以波的形式向外（以声速）继续传播。这些波类似于石头掉入池塘时在水中形成的波。声学装饰工程公司

对于某些问题，流体的温度或密度可能在计算域内发生显著变化。如果出现这种情况，声速会发生变化，并且必须包含在模型中。网格必须足够密集才能反映这一点。声学装饰工程公司

此讨论与射线zhui踪、压力声学，边界元和声学扩散接口无关。本文中的信息可应用于气动声学和热粘性声学接口或基于 dG-FEM 的超声波接口的自由场问题。声学装饰工程公司流动的对流效应改变了波长，应该在源的上游或下游使用复杂的网格来体现这一点。线性纳维-斯托克斯和线性欧拉接口具有默认的线性插值（单元），因此每个波长需要 10 或 12 个单元。热粘性声学接口设计用于解析声学边界层。声学装饰工程公司但由于温度补偿工艺需要加倍的掩模层，所以，TC-SAW滤波器更复杂、制造成本也相对更高。该层的厚度也与频率有关，可以使用与这里所讨论的类似的方法用于该层的***网格划分和分辨率。声学装饰工程公司

监督学习对于输出我们已经有了预期，知道他们长什么样；无监督学习是不知道输出应该是什么，***后用数据来判断。比如同样是分类，垃圾邮件分类是监督学习；把同质类的新闻分类就是无监督学习，因为我们并不知道要分成几类，也没有具体分类标准。

声学是物理学分支，人们几百年来一直致力于发展声学的物理模型，如下图的x轴所示；随着数据量的增大，以数据为驱动的方法也逐渐被运用，如图的y轴。很多企业到国外考察，看到人家用的木质吸音材料很美观效果也好，就回来学，装修时也包层木头。右上角方向就是声学发展的方向：更***完备的物理模型和大数据驱动的机器学习的结合[3]。机器学习中，数据特征是关键。