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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*，以数据为驱动的方法也逐渐被运用，如图的y轴。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。

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需要计算较大的频率范围，这意味着需要通过网格来解析较大的波长范围。为了有效地对大范围频率进行网格划分，在 COMSOL Multiphysics? 软件中使用有限元法（FEM）接口时，我们可以通过对给定频率范围重新划分网格来优化其单元大小。声学装饰

有限元法在 COMSOL Multiphysics 的大多数接口中都能实现，包括压力声学，频域和压力声学，瞬态接口。“声学模块”中的其他接口为针对特定目的进行快速有效的计算，而引入边界元法（BEM）、射线zhui踪或 dG-FEM（时间显式）。当使用压力声学接口时，有限元法采用网格来离散几何结构，并在这些节点处求解声波方程。通过这些节点数据间的插值可以得到完整的连续解。声学装饰

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音频应用涉及人类感知，频率范围为 20Hz 至 20kHz。在室温下的空气中，音频问题的波长范围从大约 17 m 到 17mm。如果我们用一种网格计算整个人类听觉频率范围，我们需要解析对应于 20 kHz 的波长。在高频端，这导致*大单元大小，或空间分辨率，为（17mm / 5 =）3.2mm。声学装饰对*高频率的网格进行解析会导致用于低频预测的网格过于密集。在 20 Hz 时，波长为 17 m，每波长有 5360 个节点，远远超过所需的 10 或 12 个节点。每个节点都对应于计算机的内存分配。虽然这种密集网格方法从精que度的角度来看是很好的，但是过于密集的网格占用了计算资源，并因此需要较长的时间进行计算。声学装饰