Recognition of fish acoustic patterns at monitoring of freshwater ecosystems
The basic sources of contamination and obstruction of reservoirs are cleared not enough sewer water of industrial and communal enterprises, large stock-raising complexes, wastes of production; upcast of water and railway transport; wastes of roughing-out of flax, pesticides and other. Сontaminents,...
Збережено в:
| Дата: | 2021 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Kyiv National University of Construction and Architecture
2021
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://es-journal.in.ua/article/view/228414 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Environmental safety and natural resources |
Репозитарії
Environmental safety and natural resources| id |
es-journalinua-article-228414 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Environmental safety and natural resources |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
acoustic pattern ecosystem standard of signal fundamental wave period recognition frame акустичний образ екосистема еталон сигналу основна гармоніка період розпізнавання фрейм |
| spellingShingle |
acoustic pattern ecosystem standard of signal fundamental wave period recognition frame акустичний образ екосистема еталон сигналу основна гармоніка період розпізнавання фрейм Tkachenko, Таtiana М. Pilkevich, Yulia H. Rozorinov, Heorhii M. Recognition of fish acoustic patterns at monitoring of freshwater ecosystems |
| topic_facet |
acoustic pattern ecosystem standard of signal fundamental wave period recognition frame акустичний образ екосистема еталон сигналу основна гармоніка період розпізнавання фрейм |
| format |
Article |
| author |
Tkachenko, Таtiana М. Pilkevich, Yulia H. Rozorinov, Heorhii M. |
| author_facet |
Tkachenko, Таtiana М. Pilkevich, Yulia H. Rozorinov, Heorhii M. |
| author_sort |
Tkachenko, Таtiana М. |
| title |
Recognition of fish acoustic patterns at monitoring of freshwater ecosystems |
| title_short |
Recognition of fish acoustic patterns at monitoring of freshwater ecosystems |
| title_full |
Recognition of fish acoustic patterns at monitoring of freshwater ecosystems |
| title_fullStr |
Recognition of fish acoustic patterns at monitoring of freshwater ecosystems |
| title_full_unstemmed |
Recognition of fish acoustic patterns at monitoring of freshwater ecosystems |
| title_sort |
recognition of fish acoustic patterns at monitoring of freshwater ecosystems |
| title_alt |
Розпізнавання акустичних образів риб при моніторингу прісноводних екосистем |
| description |
The basic sources of contamination and obstruction of reservoirs are cleared not enough sewer water of industrial and communal enterprises, large stock-raising complexes, wastes of production; upcast of water and railway transport; wastes of roughing-out of flax, pesticides and other. Сontaminents, getting in natural reservoirs, result in the quality changes of water, that, mainly, appear in the change of physical properties of water, in the change of chemical composition of water, in a presence floating substances on the surface of water and laying of them on the bottom of reservoirs. The increases of population, expansion of old and origin of new cities considerably increased entering of domestic flows internal reservoirs. Synthetic cleansers that is widely used in the way of life contaminate reservoirs in a yet greater degree. In the total the capacity of waters goes down for oxigenating, activity of bacteria that mineralize organic substances is paralysed. The unfavorable ecological state of many freshwater ecosystems inflicts substantial harm to the fish resources of reservoirs and puts under a threat possibility not only to develop fish industry, conducting fish artificially, but also simply to catch her. All of it stimulate to do events in relation to the improvement of the ecological state of fresh reservoirs. Voice vibrations are the important constituent of the ecological monitoring of the biota state of fresh reservoirs. Information is about formation of sound in a reservoir part of that is activity of fishes turns out by means of acoustic sensors, that farther yields to computer treatment. The modern methods of recognition of fish acoustic patterns are based on the standards of signals, with properties of average estimations, or on comparisons of acoustic signals with a standard. It is shown that for creation of standards, as a rule, executed: previous signal processing, extraction of features of acoustic signal. Acoustic signals that act from movable objects – fishes can change depending on objective external terms and physical state of reservoirs. The hard algorithms of recognition of acoustic patterns are characterized high probability of error. In this connection repressing are adaptive algorithms of recognition of acoustic patterns. In the process of forming of standards clarification of software comes true according to the features of acoustic signal. Realization of process of creation of standards allows to determine the measure of functional readiness of parameters and knowledge base for the decision of recognition tasks of acoustic signals. In the process of recognition the probability terms of the correct comparing are set to the standard, on default of that an algorithm stops to be executed and requires additional studies. It requires creation of standards that reflect the characteristic features of fish signals. Presently for authentication mostly choose such pattern of acoustic signals, as period length of signal fundamental wave. It can be determined or by the search of maximal value in an autocorrelation function, or by the search of minimum value in the function of mean value of difference of signal amplitudes, or by the search of difference of two maximal values in the sequence of going into detail wavelet-coefficients. It is shown that for the tasks of recognition of fish acoustic patterns, most exact and requiring the least studies there is presentation of acoustic signal as a set of sign vectors of frames. In detail methodologies of the period selection of fundamental wave of acoustic signal were analysed: SIFT, EFT-А and EFT-WT. Methodology of EFT-WT is characterized absence of the thresholds set in good time; by the rapid search of period of fundamental wave; by absence of dependence on a noise-level, as a certain range of frequencies is investigated. At the same time calculable complication of wavelet transform is relatively high, in this connection it is necessary optimization of calculation algorithms. |
| publisher |
Kyiv National University of Construction and Architecture |
| publishDate |
2021 |
| url |
https://es-journal.in.ua/article/view/228414 |
| work_keys_str_mv |
AT tkachenkotatianam recognitionoffishacousticpatternsatmonitoringoffreshwaterecosystems AT pilkevichyuliah recognitionoffishacousticpatternsatmonitoringoffreshwaterecosystems AT rozorinovheorhiim recognitionoffishacousticpatternsatmonitoringoffreshwaterecosystems AT tkachenkotatianam rozpíznavannâakustičnihobrazívribprimonítoringuprísnovodnihekosistem AT pilkevichyuliah rozpíznavannâakustičnihobrazívribprimonítoringuprísnovodnihekosistem AT rozorinovheorhiim rozpíznavannâakustičnihobrazívribprimonítoringuprísnovodnihekosistem |
| first_indexed |
2024-04-21T19:46:32Z |
| last_indexed |
2024-04-21T19:46:32Z |
| _version_ |
1796974882301411328 |
| spelling |
es-journalinua-article-2284142021-04-02T20:06:06Z Recognition of fish acoustic patterns at monitoring of freshwater ecosystems Розпізнавання акустичних образів риб при моніторингу прісноводних екосистем Tkachenko, Таtiana М. Pilkevich, Yulia H. Rozorinov, Heorhii M. acoustic pattern ecosystem standard of signal fundamental wave period recognition frame акустичний образ екосистема еталон сигналу основна гармоніка період розпізнавання фрейм The basic sources of contamination and obstruction of reservoirs are cleared not enough sewer water of industrial and communal enterprises, large stock-raising complexes, wastes of production; upcast of water and railway transport; wastes of roughing-out of flax, pesticides and other. Сontaminents, getting in natural reservoirs, result in the quality changes of water, that, mainly, appear in the change of physical properties of water, in the change of chemical composition of water, in a presence floating substances on the surface of water and laying of them on the bottom of reservoirs. The increases of population, expansion of old and origin of new cities considerably increased entering of domestic flows internal reservoirs. Synthetic cleansers that is widely used in the way of life contaminate reservoirs in a yet greater degree. In the total the capacity of waters goes down for oxigenating, activity of bacteria that mineralize organic substances is paralysed. The unfavorable ecological state of many freshwater ecosystems inflicts substantial harm to the fish resources of reservoirs and puts under a threat possibility not only to develop fish industry, conducting fish artificially, but also simply to catch her. All of it stimulate to do events in relation to the improvement of the ecological state of fresh reservoirs. Voice vibrations are the important constituent of the ecological monitoring of the biota state of fresh reservoirs. Information is about formation of sound in a reservoir part of that is activity of fishes turns out by means of acoustic sensors, that farther yields to computer treatment. The modern methods of recognition of fish acoustic patterns are based on the standards of signals, with properties of average estimations, or on comparisons of acoustic signals with a standard. It is shown that for creation of standards, as a rule, executed: previous signal processing, extraction of features of acoustic signal. Acoustic signals that act from movable objects – fishes can change depending on objective external terms and physical state of reservoirs. The hard algorithms of recognition of acoustic patterns are characterized high probability of error. In this connection repressing are adaptive algorithms of recognition of acoustic patterns. In the process of forming of standards clarification of software comes true according to the features of acoustic signal. Realization of process of creation of standards allows to determine the measure of functional readiness of parameters and knowledge base for the decision of recognition tasks of acoustic signals. In the process of recognition the probability terms of the correct comparing are set to the standard, on default of that an algorithm stops to be executed and requires additional studies. It requires creation of standards that reflect the characteristic features of fish signals. Presently for authentication mostly choose such pattern of acoustic signals, as period length of signal fundamental wave. It can be determined or by the search of maximal value in an autocorrelation function, or by the search of minimum value in the function of mean value of difference of signal amplitudes, or by the search of difference of two maximal values in the sequence of going into detail wavelet-coefficients. It is shown that for the tasks of recognition of fish acoustic patterns, most exact and requiring the least studies there is presentation of acoustic signal as a set of sign vectors of frames. In detail methodologies of the period selection of fundamental wave of acoustic signal were analysed: SIFT, EFT-А and EFT-WT. Methodology of EFT-WT is characterized absence of the thresholds set in good time; by the rapid search of period of fundamental wave; by absence of dependence on a noise-level, as a certain range of frequencies is investigated. At the same time calculable complication of wavelet transform is relatively high, in this connection it is necessary optimization of calculation algorithms. Основними джерелами забруднення і засмічення водойм є недостатньо очищені стічні води промислових і комунальних підприємств, крупних тваринницьких комплексів, відходи виробництва; скидання водного і залізничного транспорту; відходи первинної обробки льону, пестициди та ін. Забруднюючі речовини, потрапляючи в природні водойми, призводять до якісних змін води, які, в основному, виявляються в зміні фізичних властивостей води, у зміні хімічного складу води, в наявності плаваючих речовин на поверхні води і відкладанні їх на дні водойм. Зростання населення, розширення старих і виникнення нових міст значно збільшили надходження побутових стоків у внутрішні водойми. Ще більшою мірою забруднюють водойми миючі синтетичні засоби, що широко використовуються в побуті. У результаті знижується здатність вод до насичення киснем, паралізується діяльність бактерій, що мінералізують органічні речовини. Несприятливий екологічний стан багатьох прісноводних екосистем завдає суттєвої шкоди рибним ресурсам водойм і ставить під загрозу можливість не тільки розвивати рибну галузь, розводячи рибу штучно, але і просто її виловлювати. Все це змушує вживати заходів щодо поліпшення екологічного стану прісних водойм. Звукові коливання є важливою складовою екологічного моніторингу стану біоти прісних водойм. Інформація про звукоутворення у водоймі, частиною якої є діяльність риб, отримується за допомогою акустичних датчиків і далі піддається комп’ютерній обробці. Сучасні методи розпізнавання акустичних образів риб базуються або на еталонах сигналів, з властивостями середньостатистичних оцінок, або на зіставленнях акустичних сигналів з еталоном. Показано, що для створення еталонів, як правило, виконується: попередня обробка сигналу, виділення ознак акустичного сигналу. Акустичні сигнали, що надходять від рухливих об'єктів – риб, можуть змінюватися залежно від об'єктивних зовнішніх умов і фізичного стану водойм. Жорсткі алгоритми розпізнавання акустичних образів характеризуються високою вірогідністю помилки. У зв'язку з цим кращими є адаптивні алгоритми розпізнавання акустичних образів. В процесі формування еталонів здійснюється уточнення програмного забезпечення згідно з особливостями акустичного сигналу. Реалізація процесу створення еталонів дозволяє визначати міру функціональної готовності параметрів і бази знань для вирішення завдань розпізнавання акустичних сигналів. В процесі розпізнавання задаються умови вірогідності правильного порівняння з еталоном, при невиконанні яких алгоритм перестає виконуватися і потребує додаткового навчання. Це вимагає створення еталонів, що відображають характерні особливості сигналів риб. Нині для ідентифікації найчастіше вибирають таку ознаку акустичних сигналів, як довжина періоду основної гармоніки сигналу. Її можна визначати або шляхом пошуку максимального значення в автокореляційній функції, або шляхом пошуку мінімального значення у функції середнього значення різниці амплітуд сигналу, або шляхом пошуку різниці двох максимальних значень в послідовності деталізуючих вейвлет-коефіцієнтів. Показано, що для завдань розпізнавання акустичних образів риб найбільш точним і вимагаючим найменшого навчання є представлення акустичного сигналу у вигляді набору векторів ознак фреймів. Детально було проаналізовано методики виділення періоду основної гармоніки акустичного сигналу: SIFT, ВОТ-А і ВОТ-ВП. Методика ВОТ-ВП характеризується відсутністю заздалегідь заданих порогів; швидким пошуком періоду основної гармоніки; відсутністю залежності від рівня шуму, оскільки досліджується конкретний діапазон частот. В той же час обчислювальна складність вейвлет-перетворення відносно висока, у зв'язку з чим потрібна оптимізація алгоритму обчислень. Kyiv National University of Construction and Architecture 2021-04-02 Article Article application/pdf https://es-journal.in.ua/article/view/228414 10.32347/2411-4049.2021.1.20-34 Environmental safety and natural resources; Vol. 37 No. 1 (2021): Environmental safety and natural resources; 20-34 Екологічна безпека та природокористування; Том 37 № 1 (2021): Екологічна безпека та природокористування; 20-34 2616-2121 2411-4049 10.32347/2411-4049.2021.1 uk https://es-journal.in.ua/article/view/228414/227521 Авторське право (c) 2021 Таtiana М. Tkachenko, Yulia H. Pilkevich, Heorhii M. Rozorinov http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |