【摘 要】
：
近年来,我国水产养殖业的产值与规模发展迅速,养殖方式也日趋丰富,但其自动化和智能化水平还有待提高。研究表明,被动声学技术对水产养殖业有着重要的理论价值和工程应用价值。因此,本文以鲍鱼为例,在海洋生物发声、鲍鱼养殖等方面进行了大量的文献调研,采集并分析鲍鱼摄食期间的发声信号,对信号进行增强、识别工作,设计了基于声信号处理的水产生物行为监测系统。主要工作如下:（1）介绍了水产生物行为监测系统的总体结构
论文部分内容阅读
近年来,我国水产养殖业的产值与规模发展迅速,养殖方式也日趋丰富,但其自动化和智能化水平还有待提高。研究表明,被动声学技术对水产养殖业有着重要的理论价值和工程应用价值。因此,本文以鲍鱼为例,在海洋生物发声、鲍鱼养殖等方面进行了大量的文献调研,采集并分析鲍鱼摄食期间的发声信号,对信号进行增强、识别工作,设计了基于声信号处理的水产生物行为监测系统。主要工作如下:（1）介绍了水产生物行为监测系统的总体结构,根据鲍鱼生理习性和摄食特点设计了声音信号采集实验并搭建鲍鱼摄食声信号库,分析了鲍鱼摄食声及背景噪声、增氧机噪声的信号特点。（2）为了降低背景噪声和增氧机噪声的干扰、增强鲍鱼摄食声信号,本文对鲍鱼摄食声信号进行预处理和弱信号增强。首先,对鲍鱼摄食声信号进行预加重和分帧加窗处理;其次,构建参考纯净鲍鱼摄食信号和不同噪声水平的含噪鲍鱼摄食声信号,为下文提供数据基础;最后,分别对比了维纳滤波、谱减法以及基于小波去噪方法的去噪效果。结果表明,谱减法对不同信噪比的含噪鲍鱼摄食声信号均有最优的去噪效果。（3）实现了鲍鱼摄食状态的识别工作。首先,提取鲍鱼摄食声信号去噪前和去噪后的四种特征参数,包括短时能量、短时过零率、线性预测倒谱系数（LPCC）和梅尔倒谱系数（MFCC）;其次,搭建深度置信网络（DBN）,进行样本训练和摄食行为识别。实验结果表明,LPCC+MFCC双特征输入的DBN模型具有最优的识别性能。此外,由于谱减法拥有较好的去噪效果,因此显著提升了鲍鱼摄食声的识别率。（4）搭建了水产生物行为监测系统,实现对鲍鱼摄食声信号的采集、去噪、识别等工作。
其他文献
目的:探讨老年急危重症急救护理中精细化护理的应用效果。方法:选取本院收治的94例老年急危重症患者,将其随机分成两组各47例,对照组实施常规护理,观察组在此基础上实施精细化护理,比较两组的急救时间和护理满意度。结果:观察组接诊时间、抢救室护理时间短于对照组（P＜0.05）;观察组护理满意度（95.74%）高于对照组（82.98%）（P＜0.05）。结论:在老年急危重症急救护理中应用精细化护理能够有效
控辍保学是维护教育公平的重要举措，目前甘肃省控辍保学虽已经整体上得到完善，但是仍存在诸多现实困境，主要表现为隐性辍学问题较为突出、复学学生难以学好、初中毕业生上升渠道狭窄等三个方面。通过对家庭、学校、学生个人、教学内容等分析后，文章提出，不能仅仅将控辍保学的困境归因于经济和教育落后，要通过优化农村教学点设置改善农村教学条件、针对复学学生实施差异化管理、突出农村学校的乡土地域特色丰富教学内容等，更好
Android系统服务作为Android框架的核心组成部分,为Android系统提供了大量基本和核心的功能服务,其具有更多的资源和更高的系统权限,是Android系统中非常重要的一个攻击面。攻击者利用Android系统服务漏洞可以去窃取用户隐私、造成Android应用或Android系统的的拒绝服务、执行远程恶意代码,这将严重影响Android用户的安全使用。为了更好地保障Android系统的生态
超散射是一种亚波长物体的散射截面超出单通道限制的现象,它在增强传感、光谱学、太阳能电池和生物成像中有重要的应用。近年来,随着超材料以及超构光子学的快速发展,基于亚波长结构的电和磁共振干涉的新物理效应逐渐成为研究的热点。本文我们主要基于亚波长结构的电和磁多极的共振叠加,实现不同的多极模式共振叠加的多频超散射模式赋形,这将对光与物质相互作用的基础研究以及粒子散射相关的很多应用产生了重要推动作用。本论文
半导体键合技术不仅在片级封装领域得到广泛应用,近年来在二维材料异质结和薄膜异质结制备中也备受关注。利用传统的直接键合方法存在晶格失配和热失配,这会恶化键合质量。而中间层键合缓解了界面的晶格失配,并且选择合适的中间层材料,能够进一步降低键合温度、减少热应力,因此寻找能够实现低温键合的中间层材料具有重要价值。非晶Ge同Ⅳ族半导体工艺兼容但熔点高,通过Sn的掺入可以显著降低晶化温度,实现高强度的晶片键合
随着计算机辅助医疗越来越受到关注,得以应用,各种计算机辅助医疗的手段与方法更是层出不穷,然而大部分的方法只是应用在了西医上,对于中医这一领域的涉足则相对较少,因此,在中医诊断中舌诊方面与计算机技术相结合的案例也有待于丰富发展。舌诊作为中医行之有效的一种特色诊断方法,从古至今一直在临床实践中发挥着重要作用。舌诊的理论知识并不复杂,但中医医生在学习和实践中以理论模型为基本依据,以图像辨识为基本技能,通
近年来,以深度卷积神经网络为代表的深度学习算法在图像识别、检测、分割领域取得了令人瞩目的效果。在医学影像病灶分割任务中,以U-Net为代表的全卷积神经网络在脑、肝、心脏、肾等多个部位以及超声图像、磁共振图像等多种形式影像上取得了接近乃至超过人类专家的性能,但是其仍受限于依赖大量的高质量图像-标签对、难以应用于缺少含病灶图像场景、缺乏可解释性以及泛化性能差等问题无法很好地应用于实际临床场景。本文通过
在机器人技术中,获得一套稳定的动态控制方法显得尤为重要。非线性系统的控制被认为是控制工程中的重要研究课题,控制器必须很好地处理存在在控制系统中的非线性和不确定特征,然而,对非线性和不确定特征进行数学建模的困难阻碍了高性能控制器的发展,而人工神经网络具有多种智能功能,如自学习和自适应,因此,许多研究人员开始将重心转移到神经网络控制器的开发中,许多可以获得快速收敛和动态响应的控制器已经被开发出来。在神
情感分析（Sentiment Analysis）一直以来都是自然语言处理（Natural Language Processing,简称NLP）领域的重要问题。而在深度学习领域,尽管对于一般的情感分析问题,已经有了比较优秀的解决方法,但中文复杂长句情感分析问题还远未得到很好的解决。由于复杂长句句子长且句子情感具有转折、递进等变化,使得基于深度学习的方法难以有效学习长句情感变化。这是在复杂长句情感分析
预算执行关系到财政收支政策的贯彻落实，关系到财政资金的使用效率。对事业单位而言，是否做好预算执行工作，是否能够在科学预算方法的指导下，落实预算编制，并对其进行严格，是非常关键的问题。基于此，文章以“事业单位预算执行的困境及对策”为研究对象，从多个角度对这一话题进行论述，以期相关研究内容能够为广大工作人员提供参考。