我所在鲸豚类声学信号小波变换处理方法研究方面取得进展，相关成果以论文“Application of Wavelet Transform for the Detection of Cetacean Acoustic Signals”发表在《Applied Science》（JCR Q2，2022年IF=2.7）（原文：https://doi.org/10.3390/app13074521）。我所与大连海洋大学联合培养研究生何瑞麟为第一作者，渔业遥感技术与数字渔业创新团队戴阳副研究员为通讯作者。

文章提出了一种基于小波变换的鲸豚类动物声音信号分类识别、标记方法。小波变换在时域和频域都具有较好的局部化性质，适合处理非平稳的时变信号，能较好地解决时域和频域分辨率的问题：在低频段时间分辨率低、频率分辨率高，在高频段时间分辨率高、频率分辨率低，该特点与鲸豚类动物声音信号特点相似（低频段窄带长时，高频段宽带短时），可一次性完成鲸豚类常见的哨声交流信号、爆发脉冲信号和回声定位信号的标记。传统的短时傅里叶变换方法受限于不确定性原则，无法同时实现对哨声交流信号和回声定位信号的准确分析。与短时傅里叶变换方法和人工检测方法相比，小波变换方法可检出更多回声定位信号。研究通过敲击发声实验表明，小波变换误检敲击声较少，抗干扰能力优于传统方法。该结论为大规模鲸豚类动物声音信号数据集制作提供了一种高效、精准的方法，可为江豚、鲸鱼、海豚等珍稀濒危哺乳类水生生物种群监测调查和保护提供技术支撑。

该研究获崂山实验室科技创新项目（LSKJ202201801）、上海市科技创新行动计划项目（20dz1206400）的支持。

（遥感室 戴阳）