中华白海豚回声定位信号自动识别

发布时间：2024-05-30 05:51

　　中华白海豚是我国一级保护动物,以往研究表明不同海域中华白海豚的回声定位(click)信号存在差异。文章以回声定位信号为识别标准,使用三种机器学习方法(K近邻法,决策树-分类回归树法和朴素贝叶斯法)识别中华白海豚。首先使用Teager-Kaiser能源算子(Teager-Kaiser Energy Operator, TKEO)方法和Gabor滤波器进行中华白海豚click信号的自动检测,然后通过倒谱的方法提取click信号的特征,最后利用3种机器学习方法识别中华白海豚。实验数据采集于雷州湾的中华白海豚以及厦门湾的中华白海豚和宽吻海豚的发声信号。实验中将厦门湾中华白海豚和雷州湾中华白海豚设为第一组,进行同种海豚识别;将厦门海域中华白海豚和宽吻海豚设为第二组,进行不同种海豚识别,实验结果表明这两组实验的平均识别准确率分别可以达到98%和96%。

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【部分图文】：

图4第二组实验的准确率

图3第一组实验的准确率由第二组实验结果可以看出厦门湾海域中华白海豚和宽吻海豚的识别准确率，平均值均在94%以上，其中K近邻模型平均识别准确率最高为0.980，方差为0.007,CART模型和朴素贝叶斯的平均识别准确率较低分别为0.949和0.960，且方差较大，分别为0.010....

图2特征提取后的click信号

从3种海豚中，各随机抽取5个click信号，画出经过倒谱方法进行特征提取后的click信号，从而验证3种海豚经过特征提取后信号存在显著差异。特征提取后的click信号如图2所示。由图2可以看出，雷州湾海域中华白海豚的信号幅值在-8～0之间(见图2(a))；厦门海域中华白海豚幅值在....

图3第一组实验的准确率

第一组实验结果可以看出厦门湾中华白海豚和雷州湾中华白海豚的识别准确率，平均值均在98%以上，其中K近邻模型和决策回归树模型平均识别准确率分别为0.992和0.991，方差分别为0.005和0.006，朴素贝叶斯模型的平均识别准确率较低为0.982，方差为0.012。图4第二组实....

图1中华白海豚识别方法流程图

该实验中首先用时频滤波器定位click信号大致的开始时间和结束时间，然后用Teager-Kaiser能源算子(Teager-KaiserEnergyOperator,TKEO)方法和Gabor滤波器进行click信号的自动检测，接着通过倒谱法提取click信号的特征，最后通过....

本文编号：3984645