水下目标识别仓库，基于5s的shipsear数据，根据射线模型生成3500m海深的声纳接收数据，用来进行目标识别。
通过ram、bellhop、kraken构造系统信道传递函数的代码
Source localization using MFP (Matched Field Processing), NN ( Neural Networks) and so on.
CozeKB是一个专注于知识图谱构建与应用的开源项目，提供高效的数据管理、查询及可视化工具，助力开发者轻松实现知识驱动的应用开发。
一个bellhop c++实现，包括了精确计算本征声线的方法。
配合 Bilibili 海洋声学实验系列视频教程，提供 Global Mapper 海图绘制、大西洋出海任务文档及站位数据等配套资料，助力快速复现实验绘图流程，降低操作门槛。
一种精确的射线解，能够精确的计算声源到接收的射线。
处理SWELLEX96，使用匹配场方法，进行水声目标距离和深度定位的开源仓库。
专注于海洋声学mcp的开源项目，提供高效的数据处理与分析工具，支持研究与应用开发。
使用bellhop计算声场，基于宽带合成法和时域卷积法，仿真声纳接收信号的开源库。
专注于水声接收信号建模的开源项目，涵盖KRAKEN BELLHOP RAM模型的建模，提供高效算法和模型，助力开发者进行精准信号处理与分析。
一个水下目标识别的公开数据库，主要致力于支持科学研究。
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