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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明为一种中华白海豚回声定位信号自动检测和定位方法，包含对采集到数据进行预处理；进行分帧，分成若干个数据片段，在每个数据片段内得到每个可能的click信号位置索引结果；计算每个回声定位信号索引附近采样点的短时傅里叶变换，形成二维时频图并自动保存；构建卷积神经网络模型；训练得到最好的网络参数；对时频图重设为指定大小后输入到训练好的神经网络中进一步判断，保存所得回声定位信号的相关信息，能够自动从采集到的包含船舶声纳信号和中华白海豚回声定位信号以及中华白海豚叫声信号的数据中检测并定位中华白海豚回声定位信号，提升检测效率，克服人工手段对海量信号进行筛选时费时费力的问题，提升检测的效率和准确率。

主权项：1.一种中华白海豚回声定位信号自动检测和定位方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1：对采集到的含有中华白海豚回声定位信号的数据进行预处理；步骤2：对于步骤1得到的含有中华白海豚回声定位信号的数据进行分帧，分成若干个数据片段，在每个数据片段内得到每个可能的click信号位置索引结果；步骤3：根据步骤2中计算得到的可能的回声定位信号位置索引结果，计算每个回声定位信号索引附近采样点的短时傅里叶变换，形成二维时频图并自动保存；步骤4：构建神经网络模型；步骤5：制作回声定位信号分类识别的训练集和验证集，对训练集数据进行数据增强处理，之后对步骤4构建的神经网路模型按照指定参数进行训练并保存其中最好的网络参数；步骤6：将步骤3保存的时频图重设为指定大小后输入到训练好的神经网络模型中进一步判断，保存所得回声定位信号的相关信息；在每个数据片段内得到每个可能的click信号位置索引结果，包括：步骤A：设定指定样本长度SampleNum，SampleNum代表样本内包含的采样点个数，计算样本内信号峰度值信息并保存；步骤B：按照指定步长逐次移动样本起始位置，直到该数据片段末尾，并计算得到所有样本数据的峰度值；步骤C：根据设定的峰度阈值判断该数据片段中是否含有中华白海豚回声定位信号，并得到回声定位信号起始位置索引；步骤A中计算样本内信号峰度值信息包括：对样本内所有采样点进行峰度计算： 其中，K代表样本内的峰度值，其用于衡量数据分布的平坦度flatness，即数据取值分布形态陡缓程度，代表样本的四阶中心矩，代表样本的方差；步骤C所述根据设定的峰度阈值判断该数据片段中是否含有中华白海豚回声定位信号，并得到其起始位置索引包括：当该数据片段内某个样本中计算得到的最大峰度值大于设定的阈值时，则初步判断该数据片段内存在中华白海豚回声定位信号，此时记录下峰度最大值处的位置索引作为回声定位信号的起始索引，并将其存入列表中等待进行下一步处理；步骤4所述构建神经网络模型包括特征提取和网络分类两个部分，所述特征提取部分包含9个CBL模块，5个最大池化单元，一个平均池化单元，分类部分包含2个LBL模块，1个softmax单元；其中，所述CBL模块组成为Conv层加BN层加ReLu激活函数，LBL模块组成为Linear层加BN层加ReLu激活函数；步骤5所述训练集数据增强操作包括：随机水平翻转，随机裁剪，步骤5所述对步骤4构建的神经网路模型按照指定参数进行训练包括：以交叉熵作为损失函数，SGD作为网络优化器，批尺寸12，学习动量0.9，初始学习率设为0.001，而后每过10轮训练，学习率变为原来的十分之一。

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