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希爾伯特-黃變換在微弱被動(dòng)瞬態(tài)魚(yú)聲信號(hào)中的檢測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2018-11-16 09:02
【摘要】:為了在海洋環(huán)境中準(zhǔn)確獲取魚(yú)類(lèi)在攝食、產(chǎn)卵和爭(zhēng)斗過(guò)程中發(fā)出的短促、瞬時(shí)的信號(hào),采用希爾伯特-黃變換算法實(shí)現(xiàn)微弱被動(dòng)瞬態(tài)魚(yú)聲信號(hào)的檢測(cè)。該算法首先將瞬態(tài)魚(yú)聲信號(hào)實(shí)現(xiàn)固有模態(tài)信號(hào)的分解,其次將經(jīng)驗(yàn)值高階階數(shù)的固有模態(tài)信號(hào)求和重構(gòu)即可實(shí)現(xiàn)信號(hào)能量幅度檢測(cè);在固有模態(tài)信號(hào)的分解的基礎(chǔ)上,計(jì)算求和重構(gòu)信號(hào)的希爾伯特能量譜,即可實(shí)現(xiàn)瞬時(shí)能量密度級(jí)的檢測(cè)。通過(guò)不同信噪比和檢測(cè)器的比較研究,結(jié)果表明基于希爾伯特-黃變換算法的兩種檢測(cè)方法能有效提高微弱被動(dòng)瞬態(tài)魚(yú)聲信號(hào)的檢測(cè)性能。
[Abstract]:In order to accurately obtain the short and instantaneous signals of fish in the course of feeding, spawning and fighting in marine environment, the Hilbert-Huang transform algorithm is used to detect the weak passive transient fish acoustic signals. The algorithm firstly decomposes the transient fish sound signal to realize the inherent mode signal, and then reconstructs the sum of the experience value of the higher order inherent mode signal to realize the signal energy amplitude detection. On the basis of the decomposition of the inherent mode signal, the Hilbert energy spectrum of the signal can be calculated and reconstructed, and the detection of the instantaneous energy density level can be realized. By comparing different signal-to-noise ratio (SNR) and detector, the results show that the two detection methods based on Hilbert-Huang transform can effectively improve the detection performance of weak passive transient fish acoustic signal.
【作者單位】: 常州工學(xué)院;廈門(mén)大學(xué);海軍工程大學(xué);
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(21305089) 江蘇省自然科學(xué)基金青年基金(BK20130245) 水聲通信與海洋信息技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(廈門(mén)大學(xué)) 常州工學(xué)院自然科學(xué)基金(YN1513)~~
【分類(lèi)號(hào)】:TN912.3

【相似文獻(xiàn)】

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4 張長(zhǎng)根;王玉文;孟凡計(jì);;頻譜管理中基于希爾伯特-黃變換的干擾診斷[J];自動(dòng)化博覽;2011年S2期

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2 任方琴;趙治棟;;基于希爾伯特振動(dòng)分解的心音身份識(shí)別算法[A];浙江省信號(hào)處理學(xué)會(huì)2012學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2012年

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2 王sョ,

本文編號(hào):2335091


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