基于时频特征的抹香鲸Click与传统声呐信号的分类方法

正确识别与分类鲸类发出的叫声脉冲信号与主动声呐或通信信号,对提高海洋被动声学监测以及水下声呐探测或水下声学通信系统的稳定性和可靠性具有十分重要的作用。本文选取鲸声中具有代表性的Click信号和3类具有代表性的传统声呐信号作为研究对象,提出了一种基于时频特征的抹香鲸Click与传统声呐信号的分类方法。首先,利用滤波、小波去噪和端点检测方法实现鲸声去噪及信号自动摘取;然后,基于4类信号的短时傅里叶变换时频图,对信号时频轮廓进行多项式拟合,并提取多项式的系数作为信号时频特征;最后,分别使用反向传播(Back propagation,BP)神经网络和支持向量机对4类信号进行分类与识别。分类结果验证了所提算法和方法的有效性。