基于MATLAB的海洋哺乳动物声学检测与定位系统

资 源 简 介

利用MATLAB开发的声音信号处理系统，支持对海洋水声数据进行实时或离线分析，实现哺乳动物叫声的自动检测、物种分类与位置估计。适用于生态研究、航运避让及环境保护，并提供统计结果与可视化报告。

详 情 说 明

海洋哺乳动物声学检测、分类与定位系统

项目介绍

本项目是一个基于声音信号处理的海洋哺乳动物智能监测系统。系统通过分析由水下麦克风或声纳设备采集的海洋环境声学数据，利用先进的时频分析、机器学习以及声源定位算法，自动完成对海洋哺乳动物（如鲸、海豚等）叫声的检测、物种分类和位置估计。该系统既支持对历史数据的离线批量分析，也支持实时数据流的处理，并能够生成物种分布统计与空间位置的可视化结果，为海洋生态研究、航运安全预警和环境保护活动提供数据支持。

功能特性

• 高精度检测：采用时频分析技术（如短时傅里叶变换、小波变换）有效提取水下声音特征，实现对海洋哺乳动物叫声的鲁棒检测。
• 智能分类：集成支持向量机、卷积神经网络等机器学习模型，对检测到的声音事件进行物种分类，并输出分类概率。
• 三维定位：若提供传感器阵列信息，可基于到达时间差或波束形成等算法，估计发声动物的三维空间坐标或相对方位距离。
• 多模态可视化：提供声谱图标注、物种出现热力图、动物运动轨迹地图等多种可视化手段，直观展示分析结果。
• 灵活处理模式：支持单通道/多通道的.wav音频文件或.mat等格式的声纳数据，可配置为实时或离线处理模式。

使用方法

1. 数据准备：将待分析的音频数据（.wav）或声纳数据（.mat等）放置于指定数据目录。若需进行定位，请确保提供传感器阵列的坐标配置文件。
2. 参数配置：根据实际数据的采样率、持续时间等参数，调整系统配置文件中的相应设置。
3. 运行主程序：执行主程序脚本，系统将开始数据处理流程。
4. 结果获取：处理完成后，系统将在输出目录生成包含检测事件时间戳、物种分类标签、定位坐标（若适用）以及置信度的结果文件。
5. 结果可视化：通过调用可视化模块，可查看声谱图上的事件标注、物种分布统计图以及定位轨迹图。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+ 推荐), macOS
• MATLAB：版本 R2018b 或更高版本（必需）
• 必要工具箱：

- Signal Processing Toolbox - Image Processing Toolbox (用于基于图像的分类方法) - Statistics and Machine Learning Toolbox - Deep Learning Toolbox (若使用CNN模型)

• 内存：建议 8GB RAM 或以上，处理大规模数据时推荐 16GB+
• 磁盘空间：确保有足够空间存储原始数据及处理结果

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度与控制核心，负责协调数据处理的全流程。其主要功能包括：初始化系统参数与路径、读取并预处理输入的音频或声纳数据、调用时频分析模块进行特征提取、执行基于机器学习的叫声检测与物种分类算法、在具备阵列数据时启用声源定位模块进行计算，最后整合所有分析结果并控制可视化模块生成图表与报告。