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申请/专利权人：同济大学

摘要：本发明涉及一种基于频域卷积和边际谱反馈的虾类声信号时频特征提取方法，该方法采用频域卷积处理和边际谱反馈对虾类声信号的时频谱作特征分析提取。S1：对虾类声信号进行互补集合经验模态分解得到若干本征模态函数分量，再对这些本征模态函数分量作希尔伯特谱分析，在归一化处理后得到虾类声信号的时频谱图；S2：根据实际情况构造频域卷积向量，对归一化的时频谱图进行频域卷积处理，得到频域平滑后的时频谱图；S3：计算得到边际谱，利用其反映时频谱特征的特点，对频域平滑后的时频谱图做一次反馈和二次反馈，得到不同边际谱反馈次数下的优化时频谱图；S4：对比分析不同边际谱反馈次数下的优化时频谱图，综合谱图表现得到虾类声信号的时频特征。

主权项：1.一种基于频域卷积和边际谱反馈的虾类声信号时频特征提取方法，其特征在于，该方法采用频域卷积处理和边际谱反馈对虾类声信号的时频谱作特征分析提取；所述方法具体包括以下步骤：S1：对虾类声信号进行互补集合经验模态分解得到若干本征模态函数分量，再对这些本征模态函数分量作希尔伯特谱分析，在归一化处理后得到虾类声信号的时频谱图；S2：根据实际情况构造频域卷积向量，对归一化的时频谱图进行频域卷积处理，使得时频谱频域平滑，得到频域平滑后的时频谱图；S3：计算得到边际谱，利用其反映时频谱频率特征的特点，对频域平滑后的时频谱图做一次反馈和二次反馈，得到不同边际谱反馈次数下的优化时频谱图；S4：对比分析不同边际谱反馈次数下的优化时频谱图，综合谱图表现得到虾类声信号的时频特征；所述步骤S2，根据实际需求构造频域卷积向量，利用该向量对时频谱做频域卷积处理以平滑时频谱；针对一种基于频域卷积和边际谱反馈的虾类声信号时频特征提取根据实际需求构造不同的频域卷积向量，对应获得不同的时频谱平滑表现；所述的频域卷积过程包括以下步骤：S21：步骤S16获得的希尔伯特幅值谱改写为离散形式，其表达式为： 式中，sij，i∈[1，k]，j∈[1，l]表示时频谱中相应点的幅度值；给出和的值来构造频域卷积向量K，K表示为： S22：根据给定的向S补零得矩阵S0，S0的表达式为： S23：使用频域卷积向量K卷积矩阵S0；K的中心点从s11逐个滑动到slk；设置s′pq，p∈[1，k]，q∈[1，l]表示最初位于S0的行和q列的点，此点的卷积值为： 则卷积后点的新值为： 频域卷积处理后的时频谱表示为： 所述步骤S3，对频域平滑后的时频谱图做一次反馈和二次反馈，具体流程为：S31：对步骤S16的希尔伯特时频谱求边际谱，其边际谱的表达式为： 式中，w是信号角频率，f是信号频率，T是信号时间跨度；边际谱看作信号的频谱图，反映了信号中不同频率分量的强度；S32：为了避免因反馈幅度过大而造成强弱能量辨别的损失，采用平均边际谱作为反馈因子；一次反馈优化后的时频谱表达式为： 其离散表达形式为： 式中，l是Sp的列数，k是Sp的行数，是Sp的希尔伯特边际谱；S33：利用边际频对时频谱进行二次反馈处理，得到的优化时频谱表达式为： 其离散表达式为 式中，l是Sz的列数，k是Sz的行数，Az是Sz的希尔伯特边际谱，

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