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公开(公告)号：CN115050386A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210541058.1
申请日：2022-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种中华白海豚哨叫声信号自动检测和提取方法，步骤1：对采集到的包含中华白海豚哨叫声信号的数据进行预处理；步骤2：得到的包含中华白海豚哨叫声信号的数据进行截取，切分成若干个时间片段，对全部时间片段逐个执行如下操作，得到含有中华白海豚哨叫声信号的信号起止时间结果；步骤3：根据步骤2中自动检测并保存的含有中华白海豚哨叫声信号的信号起止时间结果，重新对步骤1预处理后的信号进行切分，然后对切分后得到的包含中华白海豚哨叫声信号的信号生成时频图，并自动将每段信号生成的时频图保存。本发明实现针对在海豚研究中进行长期声呐信号采集获得的海量数据的全自动检测和提取，降低对人工干预的依赖，提升效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115050386B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210541058.1
申请日：2022-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种中华白海豚哨叫声信号自动检测和提取方法，步骤1：对采集到的包含中华白海豚哨叫声信号的数据进行预处理；步骤2：得到的包含中华白海豚哨叫声信号的数据进行截取，切分成若干个时间片段，对全部时间片段逐个执行如下操作，得到含有中华白海豚哨叫声信号的信号起止时间结果；步骤3：根据步骤2中自动检测并保存的含有中华白海豚哨叫声信号的信号起止时间结果，重新对步骤1预处理后的信号进行切分，然后对切分后得到的包含中华白海豚哨叫声信号的信号生成时频图，并自动将每段信号生成的时频图保存。本发明实现针对在海豚研究中进行长期声呐信号采集获得的海量数据的全自动检测和提取，降低对人工干预的依赖，提升效率。
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公开(公告)号：CN116996148B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202310875184.5
申请日：2023-07-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/391 , H04B13/02 , H04B11/00 , G06F30/27 , G06F30/20
Abstract: 本发明属于水下声通信领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的极地环境水下声信道建模方法及装置。传统的极地信道模型在极地环境参数获取不完全的情况下无法准确刻画极地信道中的非线性和随机性，模型预测精度较低。本发明利用生成对抗网络捕捉真实信号概率分布的能力，结合传统的极地信道模型输出结果，在输入参数不足的情况下，通过生成器和判别器对抗学习，可以更好地捕捉极地环境信道的特性，进而提高建模的准确性。与传统的极地信道模型相比，有效的提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN115206334B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN202210770485.7
申请日：2022-06-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L21/0224 , G10L21/0232 , G10L21/0264 , G10L21/057 , G10L19/26 , H04B13/02
Abstract: 本发明提供一种极地声信号增强和识别方法，包括：对极地声信号中的脉冲干扰噪声进行时频联合提取，得到所有脉冲噪声出现的位置；对步骤1中获得的脉冲噪声位置在信号二维时频图上进行空间平滑滤波以去除脉冲噪声，然后用在时频图上做互相关得到互相关积分曲线，若互相关曲线积分值大于设定的阈值则判断动物/通信信号存在；以对步骤1获得的脉冲噪声位置为中心进行时域窗口的中值滤波，然后对信号提取线谱成分，并通过梳状滤波器进行净化，最后通过比较净化后线谱的方差值，若大于设定的方差阈值则判断船舶信号存在。本发明实现针对在极地中进行长期声呐信号采集获得的海量数据的自动增强和提取，降低对人工干预的依赖，提升效率。
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公开(公告)号：CN116996148A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310875184.5
申请日：2023-07-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/391 , H04B13/02 , H04B11/00 , G06F30/27 , G06F30/20
Abstract: 本发明属于水下声通信领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的极地环境水下声信道建模方法及装置。传统的极地信道模型在极地环境参数获取不完全的情况下无法准确刻画极地信道中的非线性和随机性，模型预测精度较低。本发明利用生成对抗网络捕捉真实信号概率分布的能力，结合传统的极地信道模型输出结果，在输入参数不足的情况下，通过生成器和判别器对抗学习，可以更好地捕捉极地环境信道的特性，进而提高建模的准确性。与传统的极地信道模型相比，有效的提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN115206334A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210770485.7
申请日：2022-06-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L21/0224 , G10L21/0232 , G10L21/0264 , G10L21/057 , G10L19/26 , H04B13/02
Abstract: 本发明提供一种极地声信号增强和识别方法，包括：对极地声信号中的脉冲干扰噪声进行时频联合提取，得到所有脉冲噪声出现的位置；对步骤1中获得的脉冲噪声位置在信号二维时频图上进行空间平滑滤波以去除脉冲噪声，然后用在时频图上做互相关得到互相关积分曲线，若互相关曲线积分值大于设定的阈值则判断动物/通信信号存在；以对步骤1获得的脉冲噪声位置为中心进行时域窗口的中值滤波，然后对信号提取线谱成分，并通过梳状滤波器进行净化，最后通过比较净化后线谱的方差值，若大于设定的方差阈值则判断船舶信号存在。本发明实现针对在极地中进行长期声呐信号采集获得的海量数据的自动增强和提取，降低对人工干预的依赖，提升效率。
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