多模态波动物理场分离方法与流程

1.本技术涉及船舶与海洋工程技术领域，尤其是一种多模态波动物理场分离方法。


背景技术：

2.航行体多模态波动是航行体在温度、盐度和密度层化海洋中航行时产生的水体波动。多模态波动在海洋背景下能传播很远，通过对航行体多模态波动尾迹进行检测，可以对航行体进行探测和跟踪，在船舶与海洋工程技术领域具有重要价值。
3.多模态波动包括表面波和若干阶内波，由于流体密度垂向连续分层，每个多模态波动具有不同的传播速度，且各阶多模态波动信息混杂在每一时刻的物理场中，难以对单个多模态波动的物理特征进行分析。


技术实现要素：

4.本技术人针对上述问题及技术需求，提出了一种多模态波动物理场分离方法，本技术的技术方案如下：
5.一种多模态波动物理场分离方法，该方法包括：
6.获取航行体航行时诱发的多模态波动在大地坐标系下的全局物理场时间序列数据，大地坐标系下的全局物理场时间序列数据包括流体计算域在大地坐标系下各个坐标点在各个时刻的物理量；
7.基于获取到的大地坐标系下的全局物理场时间序列数据提取多模态波动在目标方向上各自的传播速度；
8.将大地坐标系下的全局物理场时间序列数据分别转换得到各个随体坐标系下的全局物理场时间序列数据，每个随体坐标系沿着目标方向以对应的传播速度运动；
9.基于每个随体坐标系下的全局物理场时间序列数据提取得到多模态波动中一个模态的物理场数据，以将全局物理场数据分离得到多模态波动中各个模态在大地坐标系下的物理场数据；
10.其中，目标方向是x方向、y方向和z方向中的一个或多个，x方向、y方向和z方向互相垂直并构成三维坐标系，x方向和y方向构成的平面平行于海床，z方向垂直于海床，航行体沿着x方向或y方向运动。
11.其进一步的技术方案为，基于每个随体坐标系下的全局物理场时间序列数据提取得到多模态波动中一个模态的物理场数据，包括：
12.将流体计算域在大地坐标系下每个坐标点在不同采样时刻在随体坐标系下的物理量进行数值平均，提取得到一个模态的物理场数据。
13.其进一步的技术方案为，基于获取到的大地坐标系下的全局物理场时间序列数据提取多模态波动在目标方向上的多个传播速度，包括：
14.从大地坐标系下的全局物理场时间序列数据中提取多模态波动在目标方向上的物理量时间云图，物理量时间云图中任意第i行第j列像素点的灰度值与沿着目标方向的第
j个坐标点在第i个时刻下的物理量对应，且物理量与对应灰度值呈正相关，i和j均为整数参数；
15.基于各个像素点在各个时刻下的灰度值从物理量时间云图中拟合得到多条直线，并计算各条直线斜率的绝对值得到目标方向上的多个传播速度。
16.其进一步的技术方案为，从物理量时间云图中拟合得到的每条直线上包含的像素点的灰度值的差异度不超过差异度阈值。
17.其进一步的技术方案为，每条直线斜率的绝对值|k|＝|δε/δt|，其中，δε是拟合得到的直线在行方向上的跨越距离，δt是拟合得到的直线在列方向上的跨越距离。
18.其进一步的技术方案为，得到目标方向上的多个传播速度，包括：
19.对各条直线斜率的绝对值聚类为若干簇，基于每一簇的直线斜率的绝对值得到目标方向上的一个传播速度。
20.其进一步的技术方案为，从大地坐标系下的全局物理场时间序列数据中提取多模态波动在目标方向上的物理量时间云图，包括：
21.提取大地坐标系下的全局物理场时间序列数据中沿着目标方向的各个坐标点在各个时刻的物理量；对提取得到的各个坐标点在各个时刻的物理量做插值处理后，利用imagesc函数将各个坐标点在各个时刻的物理量转换为对应像素点的灰度值，得到目标方向上的物理量时间云图。
22.其进一步的技术方案为，对提取得到的各个坐标点在各个时刻的物理量做插值处理，包括：
23.对于每个坐标点，在坐标点的任意两个时刻的物理量之间进行样条插值并进行平滑拟合，得到各个坐标点在不同时刻的物理量的平滑曲线。
24.其进一步的技术方案为，方法还包括：
25.将分离得到的同一个模态在大地坐标系下的物理场数据沿着目标方向依次空间接续，得到该模态的物理场空间全场数据。
26.其进一步的技术方案为，获取得到的全局物理场时间序列数据包括全局速度场时间序列数据、全局涡量场时间序列数据、全局密度场时间序列数据和全局压力场时间序列数据。
27.本技术的有益技术效果是：
28.本技术公开了一种多模态波动物理场分离方法，该方法首先获取多模态波动在大地坐标系下的全局物理场时间序列数据，然后通过物理量时间云图提取各个多模态波动各自的传播速度，最后建立若干个随体坐标系，每个随体坐标系的速度对应多模态波动的一个模态的传播速度，对每个随体坐标系中各点的物理量进行数值平均，使得多模态波动的各个模态的物理场数据分离开来，从而便于准确研究多模态波动的各个模态的波动特征，有利于提高多物理场探测的准确性。
29.本技术还针对多模态波动的传播速度计算方法进行改进，通过提取物理量时间云图上多模态波动的特征直线，计算得到多模态波动各个模态的传播速度，不但抗干扰能力大幅增强，而且具有更好的信号增益效果。
30.本技术将大地坐标系下视场较小的物理场数据重构获取大范围的物理场数据，可进一步获得不同模态随空间的变化，以深刻认识航行体多模态波动空间特征与规律，对于
航行体尾流检测与跟踪技术应用具有重要意义。
附图说明
31.图1是本技术一个实施例的流程示意图。
32.图2是本技术一个实例中，试验水池xoy平面示意图。
33.图3是本技术一个实例中，试验水池xoz平面示意图。
34.图4是本技术一个实例的物理量时间云图。
35.图5是本技术一个实例的空间接续示意图。
36.附图标记说明：1、航行体；2、多模态波动；3、y方向坐标为y0的直线；4、试验水池；5、大地坐标系；6、随体坐标系。
具体实施方式
37.下面结合附图对本技术的具体实施方式做进一步说明。
38.如图1所示，在一个实施例中，本技术的多模态波动物理场分离方法包括：
39.步骤s110，获取航行体航行时诱发的多模态波动在大地坐标系下的全局物理场时间序列数据。大地坐标系下的全局物理场时间序列数据包括流体计算域在大地坐标系下各个坐标点在各个时刻的物理量。
40.本技术的方法适用于多种类型的物理场，则全局物理场时间序列数据包括：全局速度场时间序列数据、全局涡量场时间序列数据、全局密度场时间序列数据和全局压力场时间序列数据，相应获取到的物理量为速度、涡量、密度和压力。
41.步骤s120，基于获取到的大地坐标系下的全局物理场时间序列数据提取多模态波动在目标方向上的多个传播速度。
42.目标方向是x方向、y方向和z方向中的一个或多个，x方向、y方向和z方向互相垂直并构成三维坐标系，x方向和y方向构成的平面平行于大地坐标系的水平面，z方向垂直于大地坐标系的水平面，航行体沿着x方向或y方向运动，如图2和图3所示。
43.步骤s130，将大地坐标系下的全局物理场时间序列数据分别转换得到各个随体坐标系下的全局物理场时间序列数据，每个随体坐标系沿着目标方向以对应的传播速度运动。
44.步骤s140，基于每个随体坐标系下的全局物理场时间序列数据提取得到多模态波动中一个模态的物理场数据，以将全局物理场时间序列数据分离得到多模态波动中各个模态在大地坐标系下的物理场数据。多模态波动包括内波和表面波。
45.本技术的多模态波动序列物理场分离方法通过获取多模态波动下的全局物理场时间序列数据提取多模态波动的传播速度，根据不同的传播速度建立对应的随体坐标系，基于航行体不同模态的传播速度差异特性，使得多模态波动的各个模态的物理场的数据分离开来，从而便于准确研究多模态波动的各个模态的波动特征，有利于提高多物理场探测的准确性。
46.为了更清晰地对本技术多模态波动物理场分离方法进行说明，下面结合附图对本技术的另一个实施例展开详述。
47.步骤s210，获取航行体航行时诱发的多模态波动在大地坐标系下的全局物理场时
间序列数据。
48.如图2和图3所示，一般在试验水池4中搭建试验平台以获取全局物理场时间序列数据。试验水池4中设置有检测装置，检测装置用于感应流体计算域不同坐标处的物理量，航行体1在试验水池4中航行时，检测装置进行多次采样，从而可以获取多模态波动2在大地坐标系下的全局物理场时间序列数据。
49.对于不同类型的全局物理场时间序列数据，往往需要使用与需要获取的物理量匹配的检测装置来获取全局物理场时间序列数据，比如使用piv系统来获取全局速度场时间序列数据和全局涡量场时间序列，比如使用电导率仪面阵来获取全局密度场时间序列数据，使用压力传感面阵来获取全局压力场时间序列数据。
50.步骤s220，基于获取到的大地坐标系下的全局物理场时间序列数据提取多模态波动在目标方向上的多个传播速度。
51.从大地坐标系下的全局物理场时间序列数据中提取多模态波动在目标方向上的物理量时间云图，物理量时间云图中任意第i行第j列像素点的灰度值与沿着目标方向的第j个坐标点在第i个时刻下的物理量对应，且物理量与对应灰度值呈正相关，i和j均为整数参数。
52.提取多模态波动在目标方向上的物理量时间云图包括：首先提取大地坐标系下的全局物理场时间序列数据中沿着目标方向的各个坐标点在各个时刻的物理量。在一个实施例中，取流体计算域中y方向坐标为y0的直线3上的各个坐标点在各个时刻的物理量，由于航行体中央尾流区湍流尾流占主导，一些模态(如尾流内波)尚未充分形成，因此直线选取应偏离航行体中央尾流区，直线与航行体中心的距离大于航行体的尾流半径。
53.然后对提取得到的各个坐标点在各个时刻的物理量做插值处理，包括：对于每个坐标点，在坐标点的任意两个时刻的物理量之间进行样条插值并进行平滑拟合，得到各个坐标点在不同时刻的物理量的平滑曲线。
54.最后利用imagesc函数将各个坐标点在各个时刻的物理量转换为对应像素点的灰度值，得到目标方向上的物理量时间云图。在一个实例中，得到的物理量时间云图的示意图如图4所示。
55.基于各个像素点在各个时刻下的灰度值从物理量时间云图中拟合得到多条直线，每条直线上各个像素点的灰度值的差异度不超过差异度阈值。每条直线上各个像素点的灰度值的差异度可以采用预先设定的方法来确定，比如一条直线上所有像素点的灰度值的方差或标准差，再比如一条直线上灰度值的取值在预定范围内的像素点在该条直线上像素点总数量中所占的比值。比如在图4所示的物理量时间云图中，拟合得到的6条直线分别为l1～l6，直线l1～l6只是从图4的物理量时间云图中拟合得到的部分直线，其他拟合得到的直线不一一示出。
56.计算各条直线斜率的绝对值|k|＝|δε/δt|，其中，δε是拟合得到的直线在行方向上的跨越距离，δt是拟合得到的直线在列方向上的跨越距离。且为了观察方便，取值准确，可选择波峰线(灰度值最低)或波谷线(灰度值最高)作为计算对象。
57.从物理量时间云图中拟合得到的多条直线分别对应于多模态波动的各个模态，每个模态会对应拟合得到的多条直线，理论上对应于同一个模态的直线的斜率的绝对值都相等，但是由于在图像中根据特征取直线会存在一定误差，且图像灰度值连续，所以往往会导
致每条直线的斜率都不相同，因此在得到各条直线的斜率的绝对值后，对各条直线斜率的绝对值聚类为若干簇，基于每一簇的直线斜率的绝对值得到目标方向上的一个传播速度。包括将同一簇中任意一条直线的斜率的绝对值作为一个传播速度，或者，将同一簇中所有直线的斜率的绝对值的平均值作为一个传播速度。基于该方法可以提取得到多个传播速度，这多个传播速度分别对应多模态波动的一个模态。
58.通过对多模态波动的传播速度计算方法进行改进，提取物理量时间云图上多模态波动的特征直线，计算得到多模态波动各个模态的传播速度，不但抗干扰能力大幅增强，而且具有更好的信号增益效果。
59.步骤s230，将大地坐标系下的全局物理场时间序列数据分别转换得到各个随体坐标系下的全局物理场时间序列数据，每个随体坐标系沿着目标方向以对应的传播速度运动。
60.通过大地坐标系与随体坐标系的坐标映射关系，即能将大地坐标系下的每个坐标点的物理量映射到每个采样时刻的随体坐标系中，从而得到每个随体坐标系下的全局物理场时间序列数据。
61.步骤s240，基于每个随体坐标系下的全局物理场时间序列数据提取得到多模态波动中一个模态的物理场数据，以将全局物理场时间序列数据分离得到多模态波动中各个模态在大地坐标系下的物理场数据。
62.包括将流体计算域在大地坐标系下每个坐标点在不同采样时刻在随体坐标系下的物理量进行数值平均，由于该随体坐标系按照一个传播速度运动，因此可以提取得到该传播速度对应的一个模态的物理场数据，而其他模态的物理场时间序列数据会被弱化而过滤掉。从而可以提取到各个模态的全局物理场数据，将多模态波动的各个模态的全局物理场数据分离开来。
63.比如在一个实施例中，假设提取得到多模态波动沿着目标方向的传播速度c1和c2，随体坐标系o1沿着目标方向按照c1运动，对多模态波动的随体坐标系o1中位于p(x
0j
,y
0i
)点处的物理量进行多次采样并进行数值平均，则可以得到传播速度c1对应的一阶模态的物理场时间平均数据。而多模态波动中的二阶模态的传播速度为c2，与随体坐标系o1运动速度c1不一致，经过上述采样平均，二阶模态的波动信息被大大弱化，当采样次数大于一定数值后二阶模态的影响认为可以忽略。
64.步骤s250，将分离得到的同一个模态在大地坐标系下的物理场数据沿着目标方向依次空间接续，得到该模态的物理场空间全场数据。
65.在得到模态的物理场空间全场数据后，还可以进一步提取模态的波长、张角、波高等多物理场波动特征。
66.本技术将大地坐标系下视场较小的物理场时间序列数据，在随体坐标系下重构获取得到大范围的物理场空间全场数据，可进一步获取多模态波动的不同模态随空间的变化，以深刻认识航行体多模态波动空间特征与规律，对于航行体尾流多物理场特征检测与跟踪技术应用具有重要意义。
67.本技术在实际应用时，比较常见的用于针对全局速度场时间序列数据进行分离，下面结合附图以分离多模态波动的不同模态的全局速度场数据为例进行说明，包括如下步骤：
68.步骤s310，获取航行体航行时诱发的多模态波动在大地坐标系下的全局速度场时间序列数据，大地坐标系下的全局速度场时间序列数据包括流体计算域在大地坐标系下各个坐标点在各个时刻的速度。
69.如图2和图3所示，在试验水池4中搭建试验平台以获取全局速度场时间序列数据。
70.试验水池4中设置有检测装置，在本实施例中，检测装置可选择piv系统，使用激光或普通光源照射水平面，采用相机或ccd拍摄试验水池4中流体计算域的粒子图像。在一个实施例中，检测装置检测的平面垂直于z方向，航行体1的航行方向为x方向、航行体1的船宽方向为y方向，航行体1在试验水池4中航行时，检测装置进行多次采样，获取多模态波动2在大地坐标系下的全局速度场时间序列数据。
71.步骤s320，基于获取到的大地坐标系下的全局速度场时间序列数据提取多模态波动在目标方向上的多个传播速度。
72.由于速度为矢量，为便于分析多模态波动的波动特征，因此需将获取到的全局速度场时间序列数据分解到x方向、y方向和z方向。在本实施例中，假设x方向为u分量速度，以u分量速度场时间序列数据为例，从大地坐标系下的u分量速度场时间序列数据中提取多模态波动在x方向上的u分量速度时间云图。u分量速度时间云图中任意第i行第j列像素点的灰度值与沿着x方向的第j个坐标点在第i个时刻下的u分量速度对应，且u分量速度与对应灰度值呈正相关，i和j均为整数参数。
73.提取多模态波动在目标方向上的物理量时间云图包括：首先提取大地坐标系下的全局物理场时间序列数据中沿着目标方向的各个坐标点在各个时刻的物理量。在本实施例中，取流体计算域中y方向坐标为y0的直线3上的各个坐标点在各个时刻的u分量速度，由于航行体中央尾流区湍流尾流占主导，一些模态(如尾流内波)尚未充分形成，因此直线选取应偏离航行体中央尾流区，直线与航行体中心的距离大于航行体的尾流半径。
74.然后对提取得到的各个坐标点在各个时刻的物理量做插值处理，包括：对于每个坐标点，在坐标点的任意两个时刻的u分量速度之间进行样条插值并进行平滑拟合，得到各个坐标点在不同时刻的u分量速度的平滑曲线。最后利用imagesc函数将各个坐标点在各个时刻的u分量速度转换为对应像素点的灰度值，得到目标方向上的u分量速度时间云图。在一个实例中，得到的物理量时间云图的示意图如图4所示。在另一个实施例中，也可取流体计算域中x方向坐标为x0的直线获取y方向的v分量速度时间云图，方法与上述获取x方向的u分量速度时间云图的方法相同，此处不再赘述。
75.基于各个像素点在各个时刻下的灰度值从u分量速度时间云图中拟合得到多条直线，如图4所示拟合得到的6条直线分别为l1～l6，直线l1～l6只是从图4的物理量时间云图中拟合得到的部分直线，其他拟合得到的直线不一一示出。
76.计算各条直线斜率的绝对值|k|＝|δε/δt|，比如在图4的举例中，拟合得到的各条直线的斜率的绝对值的平均值如表1所示，对6条直线斜率的绝对值聚类，直线l1、l2、l3为一簇，传播速度取斜率绝对值的平均值1.12；直线l4、l5、l6为另一簇，传播速度取斜率绝对值的平均值2.42。
77.表1物理量时间云图直线斜率
78.直线序号l1l2l3l4l5l6直线斜率1.12-1.181.072.452.39-2.43
79.通过对多模态波动的传播速度计算方法进行改进，提取物理量时间云图上多模态波动的特征直线，计算得到多模态波动各个模态的传播速度，不但抗干扰能力大幅增强，而且具有更好的信号增益效果。
80.步骤s330，将大地坐标系下的全局速度场时间序列数据分别转换得到各个随体坐标系下的全局速度场时间序列数据，每个随体坐标系沿着目标方向以对应的传播速度运动。
81.在本实施例中，通过大地坐标系与随体坐标系的坐标映射关系，即能将大地坐标系下的每个坐标点的u分量速度映射到每个采样时刻的随体坐标系中，从而得到每个随体坐标系下的全局速度场时间序列数据。
82.步骤s340，基于每个随体坐标系下的u分量速度场时间序列数据提取得到多模态波动中一个模态的u分量速度场数据，以将u分量速度场时间序列数据分离得到多模态波动中各个模态在大地坐标系下的u分量速度场数据。
83.包括将流体计算域在大地坐标系下每个坐标点在不同采样时刻在随体坐标系下的物理量进行数值平均，由于该随体坐标系按照一个传播速度运动，因此可以提取得到该传播速度对应的一个模态的物理场数据，而其他模态的物理场数据会被弱化而过滤掉。从而可以提取到各个模态的物理场数据，将多模态波动的各个模态的物理场数据分离开来。
84.比如在一个实施例中，假设提取得到多模态波动沿着目标方向的传播速度c1和c2，随体坐标系o1沿着目标方向按照c1运动，对多模态波动的随体坐标系o1中位于p(x
0j
,y
0i
)点处的速度分量u进行多次采样并进行数值平均，则可以得到传播速度c1对应的一阶模态的速度分量u数据。而多模态中的二阶模态的传播速度为c2，与随体坐标系o1运动速度c1不一致，经过上述采样平均，二阶模态的波动信息被大大弱化，当采样次数大于一定数值后二阶模态波动的影响认为可以忽略。另外在分离得到各个模态的物理场数据后，还可以进一步提取模态的波长、张角、波高等多物理场波动特征。
85.在一个实施例中，以多模态波动的一阶模态为例，当一阶模态对应的随体坐标系o1以速度c1在x方向运动了一段距离，记录运动时间，对运动时间与预设的采样频率的积取整，可以得到采样次数。
86.步骤s350，将分离得到的同一个模态在大地坐标系下的u分量速度场数据沿着目标方向依次空间接续，得到连续的u分量速度场数据，如图5所示。
87.在本实施例中，空间接续方向为x方向，当t从0到t1再到t2变化时，随体坐标系在x方向的坐标也不断改变，以大地坐标系下的xj点为例，当t＝0时，xj点对应随体坐标系下的x
0j
点，当随体坐标系运动时，
0j
点在大地坐标系下沿接续方向不断移动，采用图像组合技术按时间顺序依次拼接成x方向的大范围图像。
88.本技术将大地坐标系下视场较小的速度场时间序列数据，在随体坐标系下重构获取得到大范围的速度场数据，可进一步获取多模态波动的不同模态随空间的变化，以深刻认识航行体多模态波动空间特征与规律，对于航行体尾流检测与跟踪技术应用具有重要意义。
89.需要说明的是，各种物理场的分离方式与上述速度场实施例类似，除检测装置及获取的物理量时间云图不同外，其余步骤相同，本领域技术人员可据此进行实验，故此处不再赘述。
90.以上的仅是本技术的优选实施方式，本技术不限于以上实施例。可以理解，本领域技术人员在不脱离本技术的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化，均应认为包含在本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种多模态波动物理场分离方法，其特征在于，所述方法包括：获取航行体航行时诱发的多模态波动在大地坐标系下的全局物理场时间序列数据，所述大地坐标系下的全局物理场时间序列数据包括流体计算域在大地坐标系下各个坐标点在各个时刻的物理量；基于获取到的大地坐标系下的全局物理场时间序列数据提取所述多模态波动在目标方向上各自的传播速度；将大地坐标系下的全局物理场时间序列数据分别转换得到各个随体坐标系下的全局物理场时间序列数据，每个随体坐标系沿着所述目标方向以对应的传播速度运动；基于每个随体坐标系下的全局物理场时间序列数据提取得到所述多模态波动中一个模态的物理场数据，以将所述全局物理场时间序列数据分离得到所述多模态波动中各个模态在大地坐标系下的物理场数据；其中，所述目标方向是x方向、y方向和z方向中的一个或多个，x方向、y方向和z方向互相垂直并构成三维坐标系，x方向和y方向构成的平面平行于大地坐标系的水平面，z方向垂直于大地坐标系的水平面，所述航行体沿着x方向或y方向运动。2.根据权利要求1所述的多模态波动物理场分离方法，其特征在于，所述基于每个随体坐标系下的全局物理场时间序列数据提取得到所述多模态波动中一个模态的物理场数据，包括：将所述流体计算域在大地坐标系下每个坐标点在不同采样时刻在所述随体坐标系下的物理量进行数值平均，提取得到一个模态的物理场数据。3.根据权利要求1所述的多模态波动物理场分离方法，其特征在于，所述基于获取到的大地坐标系下的全局物理场时间序列数据提取所述多模态波动在目标方向上各自的传播速度，包括：从大地坐标系下的全局物理场时间序列数据中提取所述多模态波动在目标方向上的物理量时间云图，所述物理量时间云图中任意第i行第j列像素点的灰度值与沿着所述目标方向的第j个坐标点在第i个时刻下的物理量对应，且物理量与对应灰度值呈正相关，i和j均为整数参数；基于各个像素点在各个时刻下的灰度值从所述物理量时间云图中拟合得到多条直线，并计算各条直线斜率的绝对值得到所述目标方向上的多个传播速度。4.根据权利要求3所述的多模态波动物理场分离方法，其特征在于，从所述物理量时间云图中拟合得到的每条直线上包含的像素点的灰度值的差异度不超过差异度阈值。5.根据权利要求3所述的多模态波动物理场分离方法，其特征在于，每条直线斜率的绝对值|k|＝|δε/δt|，其中，δε是拟合得到的直线在行方向上的跨越距离，δt是拟合得到的直线在列方向上的跨越距离。6.根据权利要求3所述的多模态波动物理场分离方法，其特征在于，所述得到所述目标方向上的多个传播速度，包括：对各条直线斜率的绝对值聚类为若干簇，基于每一簇的直线斜率的绝对值得到所述目标方向上的一个传播速度。7.根据权利要求3所述的多模态波动物理场分离方法，其特征在于，所述从大地坐标系下的全局物理场时间序列数据中提取所述多模态波动在目标方向上的物理量时间云图，包
括：提取大地坐标系下的全局物理场时间序列数据中沿着所述目标方向的各个坐标点在各个时刻的物理量；对提取得到的各个坐标点在各个时刻的物理量做插值处理后，利用imagesc函数将各个坐标点在各个时刻的物理量转换为对应像素点的灰度值，得到所述目标方向上的物理量时间云图。8.根据权利要求7所述的多模态波动物理场分离方法，其特征在于，所述对提取得到的各个坐标点在各个时刻的物理量做插值处理，包括：对于每个坐标点，在所述坐标点的任意两个时刻的物理量之间进行样条插值并进行平滑拟合，得到各个坐标点在不同时刻的物理量的平滑曲线。9.根据权利要求1所述的多模态波动物理场分离方法，其特征在于，所述方法还包括：将分离得到的同一个模态在大地坐标系下的物理场数据沿着所述目标方向依次空间接续，得到所述模态的物理场空间全场数据。10.根据权利要求1所述的多模态波动物理场分离方法，其特征在于，获取得到的全局物理场时间序列数据包括全局速度场时间序列数据、全局涡量场时间序列数据、全局密度场时间序列数据和全局压力场时间序列数据。

技术总结
本申请公开了一种多模态波动物理场分离方法，涉及船舶与海洋工程技术领域，该方法包括：获取多模态波动在大地坐标系下的物理场时间序列数据，然后通过物理量时间云图提取多模态波动各阶模态的传播速度，最后建立若干个随体坐标系，每个随体坐标系在目标方向上的运动速度对应多模态波动的一个模态的传播速度，对每个随体坐标系中各点的物理量进行数值平均，使得多模态波动各个模态的物理场数据分离开来，另外还将大地坐标系下视场较小的多模态波动物理场数据，在随体坐标系下重构获取大范围波动速度场，从而便于准确研究多模态波动的波动特征，有利于提高多物理场探测的准确性，对于航行体尾流多物理场特征检测与跟踪技术应用具有重要意义。用具有重要意义。用具有重要意义。


技术研发人员：张军 高德宝 周根水 樊晓冰 苏博越
受保护的技术使用者：中国船舶科学研究中心
技术研发日：2023.06.07
技术公布日：2023/9/20