本文關鍵詞：設施羊舍聲信號的特征提取和分類識別研究

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【摘要】：內(nèi)蒙古及周邊西部地區(qū)是我國養(yǎng)羊業(yè)的主產(chǎn)區(qū),傳統(tǒng)的放牧飼養(yǎng)及農(nóng)戶散養(yǎng)方式造成了草場退化、資源浪費和養(yǎng)殖效益低的問題,集約化設施養(yǎng)羊目前得到了很大的發(fā)展,是自治區(qū)及西部地區(qū)養(yǎng)羊業(yè)的發(fā)展趨勢。但在規(guī)�；O施圈養(yǎng)條件下,由于羊的飼養(yǎng)密度大、活動范圍受限和環(huán)境調(diào)控不到位等因素,羊易產(chǎn)生應激行為和健康問題,因此監(jiān)測和評價圈養(yǎng)條件下羊的行為和福利化水平就顯得非常必要。發(fā)聲是動物交流的重要途徑,羊只在不同應激行為下都會發(fā)出不同的聲信號,設施羊舍聲信號包含了羊只對其內(nèi)部機體狀況和需求的信息反饋。本文通過無線聲音數(shù)據(jù)采集平臺,采集設施羊舍內(nèi)的打斗聲、饑餓聲、咳嗽聲、啃咬聲和尋伴聲共5種聲信號,并進行聲信號的小波閾值去噪、特征參數(shù)提取和分類識別研究,將聲信號應用于監(jiān)測和評價其養(yǎng)殖福利水平。主要研究內(nèi)容和結(jié)果如下：(1)對設施羊舍中風機、飼喂設備等產(chǎn)生多大噪聲,采用小波閾值去噪,并對小波的閾值選擇規(guī)則和閾值函數(shù)進行改進,試驗表明當羊舍聲信號受風機噪聲干擾時,改進的小波閾值去噪算法取得了較好的去噪性能。(2)針對用傳統(tǒng)線性預測系數(shù)算法提取羊舍聲信號共振峰時,存在合并峰和虛假峰的問題,本文將羊的聲道看成是若干個諧振腔串聯(lián),用改進的線性預測系數(shù)算法提取羊舍聲信號共振峰,通過對5種羊舍聲信號共振峰軌跡跟蹤曲線的分析,得到了設施羊舍聲信號特征參數(shù)。(3)對設施羊舍聲信號的梅爾頻率倒譜系數(shù)及其一階差分構成的混合參數(shù)進行改進,提出基于特征相關性的Fisher準則與特征分量加權相結(jié)合的混合特征參數(shù),該混合特征參數(shù)在低維度下也能取得較高的識別率。(4)將希爾伯特-黃變換應用到設施羊舍聲信號的特征參數(shù)提取中,對其進行進行經(jīng)驗模態(tài)分解得到7個固有模態(tài)函數(shù)分量,對每個固有模態(tài)函數(shù)分量求其邊際譜能量倒譜系數(shù),再結(jié)合Mel尺度曲線進行頻域劃分,得到的子帶能量倒譜系數(shù)作為特征參數(shù),可提高羊舍聲信號的識別率。(5)利用隱馬爾科夫模型的動態(tài)時序建模能力和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的分類決策能力,構建隱馬爾科夫模型／BP神經(jīng)網(wǎng)絡的混合識別模型,將隱馬爾科夫模型的輸出狀態(tài)累積概率作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,得到了比單一識別模型更高的識別率。
【學位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN912.3;S826

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