如果你也在 怎样代写声学Acoustics SIO190这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。声学Acoustics是物理学的一个分支，涉及气体、液体和固体中机械波的研究，包括振动、声音、超声和次声等主题。在声学领域工作的科学家是声学家，而在声学技术领域工作的人可能被称为声学工程师。声学的应用几乎存在于现代社会的各个方面，最明显的是音频和噪音控制行业。
声学Acoustics听力是动物世界中最关键的生存手段之一，而语言则是人类发展和文化中最独特的特征之一。因此，声学科学遍布人类社会的许多方面–音乐、医学、建筑、工业生产、战争等等。同样，鸣禽和青蛙等动物物种也将声音和听觉作为交配仪式或标记领土的一个关键因素。艺术、工艺、科学和技术相互激荡，推动了整体的发展，就像在许多其他知识领域一样。罗伯特-布鲁斯-林赛（Robert Bruce Lindsay）的 “声学之轮 “是对声学各领域的一个公认的概述。
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物理代写|声学代写Acoustics代考|Normal Error Function or the Gaussian Distribution
“Everyone believes that the Gaussian distribution describes the distribution of random errors; mathematicians because they think physicists have verified it experimentally, and physicists because they think mathematicians have proved it theoretically.” [21]
When we think about random processes, a common example is the coin toss. If we flip a fair coin, there is a $50 \%$ probability that the coin will land “heads” up and an equal probability that it will land “tails” up. If we toss $N$ coins simultaneously, the probability of any particular outcome, say $h$ heads and $t=N-h$ tails, is given by a binomial distribution. The average of that distribution will still be $\bar{h}=$ $\bar{t}=N / 2$, but the likelihood of getting exactly $N / 2$ heads in any given toss is fairly small and grows smaller with increasing $N$.
The probability, $P_B(h, p, N)$, of obtaining $h$ heads and $t=N-h$ tails is given by a binomial distribution where the probability of obtaining a head is $p=0.5$. Of course, the probability of a tail is $q=0.5$.
$$
P_B(h, p, \mathrm{~N})=\frac{N !}{h !(N-h) !} p^h q^{(N-h)}
$$
For the binomial distribution, the average outcome with the largest probability is the mean, $\bar{h}=N p$, and the standard deviation about that mean is $\sigma=[N p(1-p)]^{1 / 2}$. It is worthwhile to recognize that $\bar{h}$ is proportional to the number of trials $N$, whereas $\sigma$ is proportional to $\sqrt{N}$. Therefore, the relative width of the distribution function, $\sigma / \bar{h}$, decreases in proportion to $\sqrt{N}$. This “sharpening” of the distribution with increasing $N$ is evident in Fig. 1.11.
物理代写|声学代写Acoustics代考|Systematic Errors (Bias)
Systematic error is not reduced by increasing the number of measurements. In the “target” example on the right-hand side of Fig. 1.10, taking more shots will not bring the average any closer to the bull’seye. On the other hand, an adjustment of the sighting mechanism could produce results that are far better than those shown in the left-hand side of Fig. $1.10$ by bringing the much tighter cluster of holes on the right-hand side toward the center of the target.
The right-hand side of the target example in Fig. $1.10$ represents a type of systematic error that I call a “calibration error.” These can enter a measurement in a number of ways. If a ruler is calibrated at room temperature but used at a much higher temperature, the thermal expansion will bias the readings of length. In acoustic and vibration experiments, often each component of the measurement system may be calibrated, but the calibration could be a function of ambient pressure and temperature. The “loading” of the output of one component of the system by a subsequent component can reduce the output or provide a gain that is load-dependent.
For example, a capacitive microphone capsule with a capacitance of $50 \mathrm{pF}$ has an electrical output impedance at $100 \mathrm{~Hz}$ of $Z_{e l}=(\omega C)^{-1}=32 \mathrm{M} \Omega$. If it is connected to a preamplifier with an input impedance of $100 \mathrm{M} \Omega$, then the signal amplified by that stage at $100 \mathrm{~Hz}$ is reduced by $(100 / 132) \cong 0.76$. Even though the capsule may be calibrated with a sensitivity of $1.00 \mathrm{mV} / \mathrm{Pa}$, it will present a sensitivity to the preamplifier of $0.76 \mathrm{mV} / \mathrm{Pa}$. At $1.0 \mathrm{kHz}$, the capsule’s output impedance drops to $3.2 \mathrm{M} \Omega$, so the effective sensitivity at that higher frequency will be $(100 / 103) \times 1.00 \mathrm{mV} /$ $\mathrm{Pa}=0.97 \mathrm{mV} / \mathrm{Pa}$. A typical acoustic measurement system may concatenate many stages from the sensor to its preamplifier, through the cabling, to the input stage of the data acquisition system, through some digital signal processing, and finally out to the display or some recording (storage) device.
As important as it is to know the calibration or gain (i.e., transfer function) of each stage in the measurement system, it is also imperative that the entire system’s overall behavior be tested by an endto-end calibration that can confirm the calculation of the overall system’s sensitivity. This is usually accomplished by providing a calibrated test signal to the sensor and reading the output at the end of the signal acquisition chain. Commercial calibrators are available for microphones, hydrophones, and accelerometers. If a commercial calibrator is not available for a particular sensor, some end-to-end calibration system should be designed as part of the test plan for every experiment.
声学代写
物理代写|声学代写声学代考|正态误差函数或高斯分布
“大家都认为高斯分布描述了随机误差的分布;数学家是因为他们认为物理学家已经通过实验验证了它，物理学家是因为他们认为数学家已经从理论上证明了它。”[21]
当我们考虑随机过程时，一个常见的例子是抛硬币。如果我们抛一枚均匀硬币，硬币“正面”朝上的概率为$50 \%$，“反面”朝上的概率为相等。如果我们同时抛$N$枚硬币，任何特定结果的概率，例如$h$正面和$t=N-h$反面，由二项分布给出。该分布的平均值仍然是$\bar{h}=$$\bar{t}=N / 2$，但在任何给定的投掷中恰好得到$N / 2$个正面的可能性是相当小的，并且随着$N$的增加而减小
得到$h$个正面和$t=N-h$个反面的概率$P_B(h, p, N)$由二项分布给出，其中得到一个正面的概率是$p=0.5$。当然，尾部出现的概率是$q=0.5$ .
$$
P_B(h, p, \mathrm{~N})=\frac{N !}{h !(N-h) !} p^h q^{(N-h)}
$$
对于二项分布，概率最大的平均结果是平均值$\bar{h}=N p$，关于该平均值的标准差是$\sigma=[N p(1-p)]^{1 / 2}$。值得注意的是，$\bar{h}$与试验次数$N$成正比，而$\sigma$与$\sqrt{N}$成正比。因此，分布函数$\sigma / \bar{h}$的相对宽度与$\sqrt{N}$成比例递减。随着$N$的增加，这种分布的“锐化”在图1.11中很明显
物理代写|声学代写Acoustics代考|系统误差(偏差)
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增加测量的次数并不能减少系统误差。在图1.10右边的“目标”例子中，射击次数越多，平均值也不会越接近靶心。另一方面，调整瞄准机制可以产生比图$1.10$左边所示的效果好得多的结果，方法是将右侧密集得多的孔群移向目标的中心
图$1.10$中目标示例的右边表示一种系统误差，我称之为“校准误差”。这些可以以多种方式进入度量。如果尺子在室温下校准，但在更高的温度下使用，热膨胀会使长度的读数产生偏差。在声学和振动实验中，通常可以对测量系统的每个组件进行校准，但校准可以是环境压力和温度的函数。系统中一个组件的输出被后续组件“加载”可以减少输出或提供一个依赖于负载的增益
例如，电容式麦克风胶囊的电容为$50 \mathrm{pF}$，其输出阻抗为$100 \mathrm{~Hz}$或$Z_{e l}=(\omega C)^{-1}=32 \mathrm{M} \Omega$。如果它连接到输入阻抗为$100 \mathrm{M} \Omega$的前置放大器，则由$100 \mathrm{~Hz}$级放大的信号将减少$(100 / 132) \cong 0.76$。即使胶囊的校准灵敏度为$1.00 \mathrm{mV} / \mathrm{Pa}$，它对前置放大器的灵敏度为$0.76 \mathrm{mV} / \mathrm{Pa}$。在$1.0 \mathrm{kHz}$处，胶囊的输出阻抗降至$3.2 \mathrm{M} \Omega$，因此在该较高频率处的有效灵敏度将为$(100 / 103) \times 1.00 \mathrm{mV} /$$\mathrm{Pa}=0.97 \mathrm{mV} / \mathrm{Pa}$。一个典型的声学测量系统可以连接从传感器到前置放大器的许多级，通过电缆，到数据采集系统的输入级，通过一些数字信号处理，最后输出到显示或某些记录(存储)设备。与知道测量系统中每个级的校准或增益(即传递函数)同样重要的是，通过端到端校准来测试整个系统的整体行为也非常必要，这可以确认整个系统的灵敏度的计算。这通常是通过向传感器提供一个校准的测试信号并在信号采集链的末端读取输出来实现的。商用校准器可用于麦克风，水听器和加速度计。如果商用校准器无法用于特定的传感器，则应设计一些端到端校准系统，作为每个实验的测试计划的一部分
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。