[发明专利]一种基于被动声学信息的淡水鱼存活率预测装置及方法

摘要

本发明属于农产品品质分析技术领域，具体涉及一种基于被动声学信息的淡水鱼存活率预测装置及方法。提取原始鱼声信号的装置包括鱼箱，所述鱼箱内各设有水听器，所述水听器分别与声学记录仪连接，所述鱼箱外设有隔音棉。淡水鱼存活率预测方法，包括采集原始鱼声信号，对鱼声信号进行消噪处理，提取鱼声信号的特征参数：短时平均能量、短时平均过零率、频段能量，构建特征向量，划分样本集，挑选鱼声信号特征频段，建立淡水鱼存活率预测模型。本发明建立的淡水鱼存活率预测模型能实现淡水鱼存活率的在线检测，可用于淡水鱼养殖与活鱼运输过程中鱼的存活率检测，对提高淡水鱼养殖和活鱼运输过程中鱼的存活率具有重要意义。

主权项

1.一种基于被动声学信息的淡水鱼存活率预测方法，其特征在于：所述方法具体包括以下步骤：1）消噪处理：提取原始鱼声信号，并对所得的鱼声信号进行消噪处理；2）提取特征参数：根据所述步骤1）消噪处理后的鱼声信号，提取鱼声短时平均能量、鱼声短时平均过零率，再对消噪处理后的鱼声信号进行分解，采用四层、五层、六层和七层小波包分解方法对鱼声信号进行了频段划分，提取各频段能量；3）构建特征向量：根据所述步骤2）提取的短时平均能量、短时平均过零率和各频段能量构建特征向量；4）样本集划分：采集不同条数不同时间的鱼声信号，构成一个鱼声样本集，将样本集划分为训练集和验证集；5）特征频段挑选、特征向量降维：对经过步骤4）划分样本集的鱼声音信号进行Z‑score标准化预处理，并采用竞争自适应重加权采样法、多元线性回归对特征频段再次进行优选，剔除不显著的特征频段，得到鱼声信号特征频段能量，对步骤3）特征向量降维，得到降维后的鱼声信号特征向量；6）模型建立：对所述步骤5）降维后的鱼声信号特征向量，采用多元线性回归法和偏最小二乘法分别建立鱼存活率预测模型；7）预测存活率：对未知淡水鱼样本鱼声信号进行检测，并将鱼声样本的特征向量经Z‑score标准化预处理后带入到回归方程中，计算出活鱼条数；完成鱼存活率的预测。