摘要：针对淡水鱼混合比例识别问题,以鳊鱼和鲫鱼为研究对象,通过水听器采集不同混合比例下的淡水鱼被动水声信号,利用butter函数进行信号预处理,分别提取短时平均能量、短时平均过零率、4层小波包分解频段能量、平均Mel频率倒谱系数、基于功率谱的主峰频率和主峰值等特征,构建特征向量,建立了基于主成分分析的支持向量机混合比例识别模型。分析了不同混合比例的淡水鱼水声信号之间的显著性差异,研究了主成分个数对模型识别率的影响。结果表明,平均Mel频率倒谱系数对淡水鱼混合比例识别效果最优,主成分个数为19时,平均识别正确率为96.43%,Kappa系数为0.96。

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