海洋生物聲學信號處理(精)/現代水聲技術與應用叢書
內容大鋼
海洋生物聲學對海洋生物的調查、研究與保護具有重要意義，也是人類探索海洋、認識海洋的重要科學工具之一，例如海洋生物聲學信號處理技術可採用水聲原理與技術來定位、跟蹤和獲取海洋哺乳動物的統計數據。本書從海洋生物兩種典型寬頻聲信號（哨聲與嘀嗒聲）採集與測量出發，分析其信號特性，並進行了特徵提取與建模合成。在此基礎上，給出了關於兩種信號的檢測、分類、定位等海洋生物聲學關鍵技術，並給出了翔實的科研案例，從理論、技術、實現及最終結果全方位、全鏈條貫通展示了海洋生物聲學信號的完整處理流程。
本書可作為從水下信號處理基本知識學習向水下聲信號盲處理進階的參考書，同時可作為高校和科研院所水聲工程、海洋工程、海洋生物學及相關專業本科生和研究生的輔助書籍。
作者介紹
劉?佐//喬鋼|責編:王喜軍//紀四穩//張震|總主編:楊德森
目錄
叢書序
自序
第1章 海洋生物聲學概述
1.1 海洋生物聲學與聲學信號處理
1.1.1 海洋生物聲學
1.1.2 海洋生物聲學信號處理
1.2 海洋中的發聲生物
1.3 海洋生物發聲機理
1.3.1 齒鯨發聲機理
1.3.2 鬚鯨發聲機理
1.3.3 海洋魚類發聲機理
1.3.4 海洋無脊椎動物發聲機理
1.4 本章小結
參考文獻
第2章 海洋生物叫聲傳播特性
2.1 海洋生物叫聲的傳播速度
2.1.1 海水中的聲經驗公式
2.1.2 海水中的聲速變化
2.2 海洋生物叫聲傳播過程中的折射、反射和散射
2.2.1 分層介質條件下的射線聲學
2.2.2 Snell定律
2.2.3 多徑效應
2.3 典型聲速剖面下的海洋生物叫聲傳播
2.4 海洋生物叫聲傳播過程中的多普勒效應
2.5 聲吶方程
2.5.1 參數定義
2.5.2 主動聲吶方程
2.5.3 被動聲吶方程
2.6 本章小結
參考文獻
第3章 海洋生物叫聲信號採集
3.1 海洋生物叫聲信號採集系統整體概述
3.1.1 水聽器
3.1.2 前置放大器
3.1.3 濾波電路
3.1.4 模數轉換器
3.1.5 中央處理器
3.2 採集系統技術指標
3.2.1 採集系統本底雜訊
3.2.2 採集系統動態範圍
3.2.3 同步誤差
3.2.4 系統幅頻特性和相頻特性
3.2.5 幅度、相位一致性
3.2.6 通道間串擾
3.3 吸附式多參數聲學採集系統
3.3.1 系統概述
3.3.2 吸附式多參數聲學監測系統整體設計
3.3.3 關鍵技術
3.4 錨系式聲學採集系統
3.4.1 系統概述
3.4.2 潛標系統整體設計
3.5 本章小結
參考文獻
第4章 海洋生物叫聲信號分析
4.1 海洋生物叫聲信號時域分析方法
4.1.1 自相關
4.1.2 互相關
4.1.3 峰度
4.2 海洋生物叫聲信號頻域分析方法
4.2.1 傅里葉變換
4.2.2 快速傅里葉變換
4.3 海洋生物哨聲信號時頻分析方法
4.3.1 基於短時傅里葉變換的海洋生物哨聲信號時頻分析
4.3.2 基於連續小波變換的海洋生物哨聲信號時頻分析
4.3.3 基於同步壓縮小波變換的海洋生物哨聲信號時頻分析
4.3.4 基於維格納分佈的海洋生物哨聲信號時頻分析
4.3.5 海洋生物哨聲信號時頻分析方法的定量分析
4.3.6 海洋生物哨聲信號時頻分析方法適用性總結
4.4 本章小結
參考文獻
第5章 海洋生物叫聲信號特性與參數統計
5.1 鯨豚動物社交類叫聲
5.1.1 典型鯨豚動物哨聲
5.1.2 哨聲參數統計
5.2 鯨豚動物回聲定位叫聲
5.2.1 典型回聲定位信號
5.2.2 回聲定位信號參數統計
5.2.3 回聲定位信號性能分析
5.3 鰭足類動物叫聲
5.4 魚類動物叫聲
5.5 無脊椎動物叫聲
5.6 本章小結
參考文獻
第6章 鯨豚哨聲信號檢測技術
6.1 哨聲信號的預處理
6.1.1 分幀
6.1.2 加窗
6.1.3 降噪
6.2 基於時域的哨聲信號檢測方法
6.2.1 基於能量的哨聲端點檢測方法
6.2.2 基於經驗模態分解與Teager運算元結合的哨聲端點檢測方法
6.2.3 匹配濾波器
6.3 基於時頻域的哨聲信號檢測方法
6.3.1 局部最大值檢測器
6.3.2 譜熵法端點檢測
6.3.3 能量譜熵比法端點檢測
6.3.4 基於譜圖平滑與自適應閾值的哨聲事件檢測
6.3.5 基於倒譜域的特徵參數聚類的哨聲事件檢測
6.4 本章小結
參考文獻
第7章 鯨豚動物哨聲信號特徵提取與建模
7.1 鯨豚動物哨聲信號時頻特徵提取
7.1.1 基於最大值的哨聲時頻譜輪廓提取
7.1.2 基於多目標跟蹤的哨聲時頻譜輪廓提取
7.2 鯨豚動物哨聲信號建模
7.2.1 常規海豚哨聲模型
7.2.2 高複雜度海豚哨聲模型
7.3 本章小節
參考文獻
第8章 哨聲信號分類
8.1 線性判別器
8.2 基於局部二值模式特徵的K-最近鄰法海豚哨聲分類
8.2.1 局部二值模式
8.2.2 K-最近鄰法
8.2.3 局部二值模式特徵提取演算法與K-最近鄰分類器結合
8.3 基於哨聲時頻譜圖的卷積神經網路的分類
8.3.1 卷積神經網路
8.3.2 分類任務模型評估指標
8.3.3 卷積神經網路分類結果
8.4 基於哨聲時頻譜圖遷移學習的微調卷積神經網路的分類
8.4.1 微調VGG16遷移模型
8.4.2 微調ResNet50遷移模型
8.4.3 微調DenseNet121遷移模型
8.4.4 不同微調網路對比
8.5 基於語義分割的非線性支持向量機分類模型
8.5.1 基於語義分割的哨聲特徵提取
8.5.2 核支持向量機
8.5.3 基於語義分割的核支持向量機白鯨哨聲分類性能分析
8.6 本章小結
參考文獻
第9章 鯨豚嘀嗒聲檢測與特徵提取
9.1 單嘀嗒聲脈衝檢測
9.1.1 基於峰度的單嘀嗒聲脈衝檢測
9.1.2 基於能量的單嘀嗒聲脈衝檢測
9.1.3 檢測方法性能比較
9.2 嘀嗒聲脈衝串檢測
9.3 嘀嗒聲特徵提取
9.3.1 頻率參數特徵
9.3.2 帶寬參數特徵
9.3.3 幀內脈衝間隔特徵
9.4 本章小結
參考文獻
第10章 鯨豚嘀嗒聲建模合成
10.1 基於雙瑞利脈衝模型合成嘀嗒聲
10.2 基於多分量模型合成嘀嗒聲串
10.3 基於Comsol有限元的回波動態參數脈衝串合成
10.3.1 基於有限元的回波產生機理分析
10.3.2 不同參數模型下目標回波脈衝串合成
10.4 本章小結
參考文獻
第11章 基於嘀嗒聲信號定位鯨豚
11.1 基於嘀嗒聲信號的測距方法
11.1.1 基於單水聽器的嘀嗒聲測距
11.1.2 基於多水�
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