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在对有限元模型进行网格划分时，我们需要获得具有与几何结构良好近似的网格，并包含物理细节。使用压力声学接口时，我们总是需要解析声波。质量好的网格可以解析模型的几何和物理场特性，但质量ji好的*网格可以jing确地解决问题，并且使用尽可能少的网格单元。在本篇博客文章中，我们将探讨如何用*少的网格点对自由场/开放式问题进行网格划分。声学工程装饰公司、

*近接手了一个EOL (End of Line)的项目，用高斯混合模型GMM (Gaussian Mixture Model)作生产线上产品的质量检测。虽然提取特征的过程很痛苦，不过还是很有意思。也是因为兴趣，去年在Coursera上了吴恩达的Machine Learning，算是对机器学习的入门。随着机器学习的兴起，各个学科都在积*蹭热度，寻找和机器学习的契合点。这个系列就和大家聊聊机器学习在声学上的应用，标题略显浮夸，有蹭人工智能热度的嫌疑，其实主要是谈机器学习。对机器学习的了解有限，欢迎交流指正。

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好的声学材料要能经受住三个指标的检测。声学工程装饰公司

本底噪声，也叫背景噪声。录音棚对这项指标要求*高，要“jue对安静”，因为*的麦克风灵敏度非常高，房间内任何细微的声音都能拾取。声学工程装饰公司jue对安静与感觉上的安静不同，要求室内背景噪音小于30dBA，严格的*录音棚要小于20dBA。这是什么概念？在远离闹市的封闭房间，即使*安静的时候，仔细听还会有风声、鸟叫声、隔壁电器声等等，这些噪声加起来大约40-60dBA。声学工程装饰公司