基于被动水声信号的淡水鱼混合数量预测

针对淡水鱼数量评估问题，通过水听器和声学记录仪采集鳊（Parabramis pekinensis）和鲫（Carassius auratus）在相同比例、不同混合数量下的水声信号，提取54个特征参数，进行相关性分析，挑选与淡水鱼混合数量显著相关的特征参数，采用Rank-RS法进行样本划分，建立多元线性回归模型，并与偏最小二乘回归模型的预测效果进行比较。结果显示，平均Mel频率倒谱系数与淡水鱼混合数量的相关性整体上最显著，多元线性回归模型的拟合效果较好，预测模型R〖DD(-*2〗—〖DD)〗2为0.950，RPD为4.492，说明所建立的模型适用于淡水鱼混合数量预测，将被动水声技术应用于淡水鱼数量研究具有一定的可行性。     

基于被动水声信号的淡水鱼混合比例识别

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。     

车载活鱼运输制动阶段力学特性

以鲫、草鱼、鳊、黄颡鱼为试验材料,研究车载活鱼在直线加减速运输过程中鱼体受力情况。利用最小二乘法,以高斯函数作为拟合函数,分别对以40、60、80 km/h直线行驶时制动阶段的力值曲线进行拟合,运用粒子群算法对拟合后曲线进行优化,最终曲线的决定系数为0.902～0.986,标准误差为0.058～0.145,拟合效果良好。分析了不同种类鱼和车速对拟合曲线的影响,结果表明,直线行驶时速度越大,制动阶段拟合曲线的比例系数及峰宽参数越大,在相同情况下,制动时鲫所受冲击最大(38.02 N),黄颡鱼最小(15.69 N),直线行驶时的车速和鱼的种类对位置参数无明显影响,直线行驶时的车速对拟合曲线的指数无明显影响。最后对制动阶段压力测试板进行受力分析,结果表明,制动阶段压力实测值较理论值相比偏小,相对误差在15.990%以内。