基于Matlab的鱼类声信号时频特性分析【开题报告】

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时间:2017-08-02

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1、毕业设计开题报告海洋科学基于Matlab的鱼类声信号时频特性分析一、综述本课题国内外研究动态,说明选题的依据和意义目前,声学技术已经在各个研究领域得到了广泛的应用,近些年也被应用于海洋哺乳动物的监测,如应用声学技术研究海狮,灰鲸的觅食和繁殖习性。但是,就目前而言,对小型鱼类声信号的研究还比较少,特别是在发声方式,以及鱼类信号的特征提取上还没有做深入的研究。这主要是1)发生信号十分微弱,常被淹没在噪音中,而且还夹杂着其他鱼类的声音;2)鱼类声信号是非平稳信号,发声变化十分剧烈,并在频谱上有很大的混叠;3)不同地区的同种鱼类发声不同,同种鱼类不同年龄,不同时间的发声也会有不同。因此,由于以上原

2、因,想要得到一个好的鱼类分类算法非常困难。近年来,国外对鱼类声信号的研究主要集中在:1)通过开展大规模海上实验,采集鱼群所发的声信号,以此获得产卵鱼群的时空分布以及产卵量,为渔业生产提供相关的信息;2)研究发声鱼类在某种特定行为下的升学特征及发声机理。国内对鱼类声信号的研究还十分少,仅仅是对几种典型的石首鱼科发声鱼类进行升学特征的研究。如大黄鱼也属于石首鱼科,主要分布在中国南海、东海和黄海南部,是我国主要的经济鱼种。中国海洋大学的研究员就对大黄鱼在不同行为下的声信号进行了分析比较,以此了解大黄鱼发生的声学特性以及其行为之间的联系。在传统的信号处理中,傅里叶变换具有举足轻重的作用。再次简述其

3、基本理论。信号从时域到频域的傅里叶变换为:(1-1)从频域到时域的傅里叶反变换为:(1-2)我们可以从以上两个式子看出,傅里叶变换和逆变换都是在无穷区间上进行的,即本质上为全局变换。所以傅里叶变换只是在整体上将信号分解为不同的频率分量,而不能将时域和频域两者结合起来分析信号的特征。所以尽管傅里叶变换在频域内的定位是准确的,但在时域内没有任何定位。而由于鱼类声信号是典型的非平稳信号,所以傅里叶变换的时域和频域分析方法不能给出某一特定时间域内鱼类声信号的具体信息。时间和频率的联合分析,简称时频分析,正是着眼于真是信号组成的时变谱特征,将一个一维时间信号以二维时间-频率密度函数形式表现出来,以揭

4、示信号包含的频率分量,以及每一分量是怎样随时间变化的。因此,相对于时域和频域分析方法,时频分析法能够更加有效而准确地分析鱼类声信号。Matlab软件是Mathwork公司的产品,其全称为MatrixLabortatory,是一种交互式,面向的直译语言,其结构完整,具有良好的移植性,广泛地应用于工业、电子、建筑、医疗、通讯、生物等众多领域。Matlab工具箱中自带的函数为分析鱼类声信号提供了很大的方便。我国在鱼类声信号研究领域的薄弱另一方面也说明了该领域有很大的开拓空间.研究遭遇的最大困难是鱼类声信号不易识别.其原因有:1.鱼类发出的是一个非平稳信号,它的叫声变化非常剧烈,并在频谱上产生很大

5、的混叠.2.鱼类的叫声经常是微弱的信号,常常被淹没在噪声之中.还夹杂着同类鱼的噪声.3.不同地区同种鱼类发出的声音有差距,即使是同种鱼类在不同之间的发声也存在差异.因此想要得到一个非常好的鱼类分类算法非常困难.先前已有大量的国外学者对海豚信号进行了深入的分析.这些研究取得了很好的进展,取得了较好的识别效果.并且相对也其他分析放大已经对时频分析的优势达成较为一致的认可.国内的学者,如中科院声学所的王峰等人引入了希尔伯特变换的方法对水下声信号进行特征提取和分类.他对采集到的货轮,渔船,海豚和海洋的环境噪声进行分类提取了5类特征和瞬时能量变化范围.可以看到鱼类声信号的时频分析已经让后继者看到可以

6、继续前行的方向和希望.随着我国国力的日渐强大,对海洋资源的开发也越来越关注.对海洋生物的研究也会加强.对鱼类的栖息,繁殖和生活习性进行研究有助于我国海洋资源的开发和海洋鱼类资源的调查和保护.基于我国在鱼类声信号研究领域较为薄弱的事实,我们应对这一研究领域投以更多的关注.二、研究的基本内容,拟解决的主要问题:基本内容:本论文主要通过查找文献资料,通过matlab这样一种强大的工程计算和数值分析软件对采集到的鱼类声信号进行处理,提取并分析其特征参数,进一步对鱼类的栖息,繁殖和生活习性进行研究。拟解决的主要问题:1、深入理解鱼类发声机制,及掌握声学技术基本原理;2、熟练地利用Matlab进行数据

7、的处理;3、掌握信号处理基础知识,学会用时域,频域和时频方法分析鱼类声信号三、研究步骤、方法及措施:1、利用学校图书馆,查找相关文献资料,做好相应的摘录笔记;2、整理所得材料,并和指导老师讨论相关但较难懂的论文,写好文献综述;3、在材料准备充分的前提下,列出论文的提纲;4、着手论文的撰写以及论文的修改。四、参考文献1]王巍巍.工学硕士学位论文-鱼类声信号的分析及特征提取研究[D],2009年[2]陈桂明等.应用MATLA

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