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论文介绍了一种基于近场噪声监测的远场声压预估方法,讨论了影响该方法预测鲁棒性的主要因素——条件数的影响,并且提出了基于奇异值分解（SVD）的改进计算方法。在此理论基础上,本文开发了一个分布式计算的远场声压预估系统：首先采用Hadoop Streaming工具与python结合的方式,建立了基于MapReduce模型的分布式计算平台;然后在该平台上实现了这种改进的远场声压预估算法,进而实现了分布式计算和科学计算的有机结合;最后搭建了实验所需环境,并在该环境下对预估的结果进行了分析。