Joint time-frequency images of the broadband acoustic echoes of six fish species were obtained using the smoothed pseudo-Wigner-Ville distribution (SPWVD). The acoustic features were extracted by changing the sliced window widths and dividing the time window by a 0.02-ms interval and the frequency window by a 20-kHz bandwidth. The 22 spectrum amplitudes obtained in the time and frequency domains of the SPWVD images were fed as input parameters into an artificial neural network (ANN) to verify the effectiveness for species-dependent features related to fish species identification. The results showed that the time-frequency approach improves the extraction of species-specific features for species identification from broadband echoes, compare with time-only or frequency-only features. The ANN classifier based on these acoustic feature components was correct in approximately 74.5% of the test cases. In the future, the identification rate will be improved using time-frequency images with reduced dimensions of the broadband acoustic echoes as input for the ANN classifier.
Controlled broadband acoustic scattering laboratory experiments were conducted using a linear chirp signal (95-220 kHz), and x-ray images of live and model fish with an artificial swim bladder were analyzed to investigate the changes in orientation and frequency dependence of target strength (TS) due to morphological differences in fish swim bladders. The broadband echoes from live and model fish were measured over an orientation angle range of ${\pm}45^{\circ}$ in the dorsal plane and in approximately $1^{\circ}$ increments. The location of nulls in the simulated echo response of the SINC [sinc function] model was overlaid on the TS map, showing the orientation and frequency dependence of fish TS, and they matched very well. It was possible to infer the equivalent fish scattering size (or swim bladder) using the null spacing in the experimentally obtained broadband TS map. Good agreement was observed for inferring the equivalent scattering size between the SINC model and the broadband echoes measured for the three fish species (black scraper Thamnaconus modestus; goldeye rockfish Sebastes thompsoni; and whitesaddled reef fish Chromis notatus). Some results of this inference are discussed.
This study identified the species-specific, frequency-dependent characteristics of broadband acoustic scattering that facilitate classifying fish species using the pulse compression (PC) technique. Controlled acoustic scattering laboratory experiments were conducted with nine commercially important fish species using linear chirp signals (95-220 kHz) over an orientation angle range of ${\pm}45^{\circ}$ in the dorsal plane at approximately $1^{\circ}$ increments. The results suggest that the angular-dependent characteristics of the broadband echoes and the frequency-dependent variability in target strength (TS) were useful for inferring the fish species of interest. The scattering patterns in the compressed pulse output were extremely complex due to morphological differences among fish species, but the x-ray images strongly suggested that spatial separation correlated well with scattering for the head, skeleton, bone, otoliths, and swim bladder within each specimen.
A chirp-echo data acquisition and processing system was developed for use as a simplified, PC-based chirp echo-sounder with some data processing software modules. The design of the software and hardware system was implemented via a field-programmable gate array (FPGA). Digital signal processing algorithms for driving a single-channel chirp transmitter and dual-channel receivers with independent TVG (time varied gain) amplifier modules were incorporated into the FPGA for better real-time performance. The chirp-echo data acquisition and processing system consisted of a notebook PC, an FPGA board, and chirp sonar transmitter and receiver modules, which were constructed using three chirp transducers operating over a frequency range of 35-210 kHz. The functionality of this PC-based chirp echo-sounder was tested in various field experiments. The results of these experiments showed that the developed PC-based chirp echo-sounder could be used in the acquisition, processing and analysis of broadband acoustic echoes related to fish species identification.
The separation of spectrally overlapped broadband echo signals from free-swimming Japanese needlefish Hypohamphus sajori using the fractional Fourier transform (FrFT) was investigated. The broadband echo signals were measured over frequency ranges of 40-80 and 110-220 kHz. The overlapped echo signals were separated after eliminating noise signals in the smoothed pseudo-Wigner-Ville distribution domain. The echo signal from a 40 mm WC sphere suspended just below a chirp transducer was used to calibrate the broadband of the chirp echo sounder and estimate the frequency dependence of target strength for the separated echo signals. The experimental results show that the proposed FrFT method can analyze the time-frequency image of broadband echo signals from free-swimming individual fish effectively and can be used as a quantitative tool for extracting the acoustic features used for fish species identification.
Broadband echoes measured in live chub mackerel Scomber japonicus, goldeye rockfish Sebastes thompsoni, and fat greenling Hexagrammos otakii with different morphologies and internal characteristics were analyzed in time and frequency domains to understand the species-specific echo feature characteristics for classifying fish species. The mean echo image for each time-frequency representation dataset obtained as a function of orientation angle was extracted to mitigate the effect of fish orientation on acoustic scattering. The joint time-frequency content of the broadband echo signals was obtained using the smoothed pseudo-Wigner-Ville distribution (SPWVD). The SPWVDs were analyzed for each echo signature of the three fish species. The results show that the time-frequency analysis provided species-specific echo structure patterns and metrics of the broadband acoustic signals to facilitate fish species classification.
The objective of this study was to design and develop a broadband ultrasonic transducer that has both wide bandwidth and high sensitivity to measure broadband echoes related to identifying fish species. A broadband ultrasonic transducer providing a nearly flat transmitting response band of 40.2-75.5 kHz with a -12 dB bandwidth of 35.3 kHz was achieved by integrating 12 tonpilz transducer elements operating at different resonance frequencies. The average transmitting voltage response, receiving sensitivity, and figure of merit values in this frequency band were 168.4 dB (re $1{\mu}Pa/V$ at 1 m), -196.8 dB (re $1V/{\mu}Pa$), and -28.4 dB, respectively. The results suggest that bandwidth and sensitivity can be widened and improved by adjusting the array pattern and the structure of tonpilz transducer elements.
Joint time-frequency images of the broadband echo signals of six fish species were obtained using the smoothed pseudo-Wigner-Ville distribution in controlled environments. Affine transformation and principal component analysis were used to obtain eigenimages that provided species-specific acoustic features for each of the six fish species. The echo images of an unknown fish species, acquired in real time and in a fully automated fashion, were identified by finding the smallest Euclidean or Mahalanobis distance between each combination of weight matrices of the test image of the fish species to be identified and of the eigenimage classes of each of six fish species in the training set. The experimental results showed that the Mahalanobis classifier performed better than the Euclidean classifier in identifying both single- and mixed-species groups of all species assessed.
To classify seafloor sediments using a probabilistic neural network (PNN), the frequency-dependent characteristics of broadband acoustic scattering, which make it possible to qualitatively categorize seabed type, were collected from three different geographical areas in Korea. The echo data samples from three types of seafloor sediment were measured using a chirp sonar system operating over a frequency range of 20-220 kHz. The spectrum amplitudes for frequency responses of 35-75 kHz were fed into the PNN as input feature parameters. The PNN algorithm could successfully identify three seabed types: mud, mud/shell and concrete sediments. The percentage probabilities of the three seabed types being correctly classified were 86% for mud, 66% for mud/shell and 72% for concrete sediment.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.236-239
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1999
Target signal feature parameters are very important to classify target by active sonar. Two highly correlated broadband pulses separated by time T have a time separation pitch (TSP) of 1/THz, equal to the spacing between ripples of its spectrum. In this study, TSP is applied to scaled-target echoes to be used as a feature parameter. The TSP from the target sign리 when source signals are CW short, CW long, and LFM long was investigated. It is also found the TSP can be applied to the target signal with doppler shift. It is shown that the position and magnitude of highlight can be found for LSEM based on TSP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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