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摘要:
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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文献信息
篇名 中华白海豚回声定位信号自动识别
来源期刊 声学技术 学科 生物学
关键词 中华白海豚 回声定位信号 机器学习 种类识别
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 水声学
研究方向 页码范围 425-429
页数 5页 分类号 Q62
字数 3421字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴剑明 厦门大学海洋与地球学院 5 12 1.0 3.0
5 陶毅 厦门大学海洋与地球学院 5 10 2.0 3.0
9 王宸 厦门大学海洋与地球学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
中华白海豚
回声定位信号
机器学习
种类识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
声学技术
双月刊
1000-3630
31-1449/TB
大16开
上海市小木桥路456号
1982
chi
出版文献量(篇)
3200
总下载数(次)
7
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导