基于音频特征识别的江河涌潮检测方法

摘要

本发明涉及基于音频特征识别的江河涌潮检测方法。目前技术对涌潮的预报误差较大，并且缺少实时性。本发明方法首先通过设置在水上的麦克风或设置在水下的声纳接收音频信号，对接收的音频信号进行带通滤波；然后对连续T时间长度的音频信号进行离散傅立叶变换，得到其一维频谱序列X(n)，再计算得到涌潮音频能量平均值；如果涌潮音频能量平均值大于设定的阈值A则判断有涌潮并发出报警信号。本发明采用非接触测量，避免传感器直接放入水而造成的损坏。本发明方法实时自动检测方法，可用于江河涌潮检测与预报预警，准确度可达到90％。

主权项

1、基于音频特征识别的江河涌潮检测方法，其特征在于该方法的具体步骤是：(1)音频探测装置接收音频信号，对接收的音频信号进行带通滤波，滤除有效音频信号频率范围f1～f2以外的噪声信号，500Hz≤f1≤2000Hz、2500≤f2≤4000Hz；所述的音频探测装置为设置在水上的麦克风或设置在水下的声纳；(2)对连续T时间长度的音频信号进行离散傅立叶变换，1秒≤T≤20秒；所述的进行离散傅立叶变换是对T时间内的N个采样点{x(0)，x(1)，…，x(N-1)}做如下的变换，得到其一维频谱序列X(n)；$X\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}x\left(k\right)e^{-2\mathrm{\pi ink}/N},k=\mathrm{0,1},···,N-1$利用下式计算得到涌潮音频能量平均值Average；$\mathrm{Average}=\left(\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Sigma }}{X}_i\right)/N$其中N是T时间内采样点的个数，Xi是采样点的幅值；(3)如果涌潮音频能量平均值大于设定的阈值A则判断有涌潮并发出报警信号，如果小于设定的阈值A则返回步骤(1)，0.6≤A≤1.2。