【摘要】：針對淡水魚種類自動識別問題,采用被動水聲信號作為數(shù)據(jù)源,運用維納濾波和采樣降噪法對水聲信號進行預處理,通過4層小波包分解算法提取頻段能量,結合信號的短時平均能量和短時平均過零率構建特征向量,使用概率神經(jīng)網(wǎng)絡分類器實現(xiàn)了淡水魚種類的快速識別,研究了不同平滑因子取值對識別效果的影響。結果表明,當平滑因子為9~19時識別效果最佳,其中草魚、鳊魚、鯽魚的識別正確率均為100%,無魚狀態(tài)的識別正確率為77.3%,總正確率為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%.
【作者單位】： 華中農業(yè)大學工學院;華中農業(yè)大學食品科技學院;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務費專項(2662015QC020、2662015PY078) 國家現(xiàn)代農業(yè)產(chǎn)業(yè)技術體系建設專項(CARS-46-23)
【分類號】：S932;TB56

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本文編號：2529436