基于被动水声信号的淡水鱼种类识别

发布时间：2019-08-26 16:44

【摘要】：针对淡水鱼种类自动识别问题,采用被动水声信号作为数据源,运用维纳滤波和采样降噪法对水声信号进行预处理,通过4层小波包分解算法提取频段能量,结合信号的短时平均能量和短时平均过零率构建特征向量,使用概率神经网络分类器实现了淡水鱼种类的快速识别,研究了不同平滑因子取值对识别效果的影响。结果表明,当平滑因子为9~19时识别效果最佳,其中草鱼、鳊鱼、鲫鱼的识别正确率均为100%,无鱼状态的识别正确率为77.3%,总正确率为94.3%。
[Abstract]:in that light of the problem of the automatic identification of the species of the freshwater fish, a passive underwater acoustic signal is adopted as a data source, the underwater acoustic signal is pre-processed by using a Wiener filter and a sampling noise reduction method, and the frequency band energy is extracted by a four-layer wavelet packet decomposition algorithm, According to the short-time average energy of the signal and the short-time average over-zero rate, the feature vector is constructed. The probability neural network classifier is used to realize the rapid identification of the species of the freshwater fish, and the effect of different smoothing factors on the recognition effect is studied. The results showed that, when the smoothing factor was 9 to 19, the identification effect was the best, among which, the identification accuracy of the grass carp, the sturgeon and the crucian carp was 100%, the recognition rate of the non-fish state was 77.3%, and the total correct rate was 94.3%.
【作者单位】： 华中农业大学工学院;华中农业大学食品科技学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项(2662015QC020、2662015PY078) 国家现代农业产业技术体系建设专项(CARS-46-23)
【分类号】：S932;TB56

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本文编号：2529436