[发明专利]一种海豚哨声信号时频谱轮廓提取方法

权利要求书

1.一种海豚哨声信号时频谱轮廓提取方法，其特征在于：

(1)对真实的海豚哨声信号作短时傅里叶变换，获得海豚哨声时频信号X_m(k)；

(2)通过得到第m个数据块短时傅里叶变换结果的最大值e(m)、傅里叶变换后能量最大值e(m)对应的频率的采样点index(m)以及在index(m)/2处对应的能量值e(m)′，通过判决式：e(m)′＞βP₀确定第m个数据块对应的哨声信号基频频率，当判决成立时，提取的第m个数据块哨声信号基频频率采样点为index(m)/2，当判决不成立时，提取的第m个数据块哨声信号基频频率采样点为index(m)，其中，P₀表示噪声的能量，系数β的值大于等于2；

(3)对步骤(2)得到的短时傅里叶变化的基频频率值进行滤波，去除其中的野点，得到平滑的基频轮廓；

滤波采用动窗加权平均法；

设残差是输出信号s_m和信号中值的差，用r_m来表示

r_m＝s_m-median(s_m)

其中median(s_m)表示信号的中值，且有：

由于随机误差服从高斯分布，进而残差r_m也是服从高斯分布的，高斯分布的前提下，残差的标准差σ_m是mean(|r_m|)的1.3倍，并引入常数项10^-12防止标准差为0，则σ_m为：

σ_m＝1.3*mean(|r_m|)+10^-12

利用残差的标准差σ_m定义一个门限值th_m，且：

th_m＝4.6*σ_m

则对于动窗加权平均的权系数w_m，当|r_m(i)|≤th_m时有：

w_m＝(1-(r_m(i)/th_m)²)²

当|r_m(i)|＞th_m时有：

w_m＝0

根据动窗加权平均的权系数w_m，得到动窗加权平均的输出：

$z_m\left(j\right)=\frac{\underset{i=m-n+1}{\overset{m}{\Σ}}{s}_m\left(i\right)\·w_m\left(i\right)}{\underset{i=m-n+1}{\overset{m}{\Σ}}{w}_m\left(i\right)}$

去除野点，得到平滑的基频轮廓；(4)对步骤(3)滤波后的基频曲线进行最小二乘多项式拟合，得到一个连续变化的光滑哨声信号时频谱轮廓线。