互惠，特别是在空气声学中。如果您从像动物这样的声源顺风而下并听到它，那么您就不太可能被它听到。水下声学中的电流也有同样的效果，但程度较轻，因为声速相对大于流体速度。

声速的变化在模拟中往往更为重要。波动方程有一些专门化，实际上更典型的是亥姆霍兹方程来解释诸如之类的事情，深度依赖性。$c(z)$

声波没有极化，但有矢量粒子速度。

在另一个极端，光速不能超过，而声速不是一个普遍的常数。

Friis 方程不用于声学。声学中的各向同性无损传播通常是 R 平方的倒数。术语“路径损耗”有不同的约定。Friis 方程隐含了接收器的孔径，因此对于各向同性无损传播，路径损耗与频率成正比。无线电工程师经常（固执地）声称，由于弗里斯方程，低频传播得更远。较低的频率通常会传播得更远，但通常是因为折射与波长有关，因此在地面点对点通信中，地球的曲线、房屋等物体的散射、建筑物的穿透以及地球表面和地面之间的模式耦合电离层有利于低频传播。高频倾向于视线。弗里斯不是为什么。

在声学中，性能通常受到环境噪声的限制，而在无线电中，该限制通常与天线温度有关。当阵列在水中移动时，流动噪声可能会超过环境噪声。阵列增益的计算相应不同。

声波经常与横波相结合。EM 传播中也有慢波，但横波传播在地震学中是必不可少的。

在生物系统中，像活肺组织的杨氏模量这样的第一原理体积特性往往被避免，因为它们的建模和直接测量非常复杂，特别是如果你不想杀死对象。

还有一个独特的研究领域将声学与感知联系起来。人类（和动物）在定位声音方面比经典阵列理论预测的要好。

当然不只是载波频率。这两者之间存在差异，因为它们的物理性质不同。

然而，它们都由非常相似的数学方程（即波动方程，它是偏微分方程的一个例子）表示，反映了它们共同的波传播性质。

然而，根据它们的性质，它们与介质的交互是不同的，应该进行相应的建模。此外，基本的电磁波分析不考虑热力学定律，但声波可能会考虑，但为了简单起见通常会被忽略。同样，这些物理差异可能会导致其数学建模和模拟的差异。

此外，电磁波具有广泛的频谱范围，包括无线电 (RF) 波、毫米波、微米波、热波、光波和 X 射线等。最后一件事，（光学）EMW 也具有量子理论方面，反映在它们的光子解释中。声压波不存在这种情况。