利用低频脉冲声音探测群居的歌利亚石斑鱼
Goliath石斑鱼是最大的石斑鱼种类之一，体重可达800磅，利用它们的鱼鳔和周围的肌肉产生低频响亮的“轰隆声”。鸣谢:克拉克·摩根，FAU港分部的渔业生态和保护实验室。
（神秘的地球uux.cn）据佛罗里达大西洋大学：从咆哮到脉冲再到隆隆声，鲸、鱼和甲壳类动物都会发出声音。事实上，800多种鱼类能够发出各种各样的声音，例如求偶和交配，保卫它们的地盘或应对威胁。这些物种中的每一种都有其独特的“叫声”波形。因此，检测这些信号中的结构可以用来识别不同物种的声音。
对鱼类产生的声音进行分类将有助于了解它们如何应对环境变化和人为干扰，如海洋噪音和捕鱼活动，以及与气候变化或现在频繁发生在佛罗里达州西海岸的赤潮导致的海水变暖相关的环境变化。
被动声学是一种测量方法，用于检测海洋哺乳动物在野外发出的声音或振动。虽然这项技术有助于了解鱼类的栖息地偏好以及它们的运动，但还没有研究能够说明它们的详细行为。
佛罗里达大西洋大学的研究人员选择群居的Goliath石斑鱼(Epinephelus itajara)进行研究，他们实施并部署了一种新的自动探测器和定位模型，利用它们的低频脉冲声音来寻找水下海洋生物。与鱼的声音相关的脉冲可以按照脉冲数量、脉冲周期、频率、波形图形状或描述性名称或拟声词如咆哮、脉冲序列或隆隆声来分类。
歌利亚石斑鱼是最大的石斑鱼之一，体重可达800磅。它们利用鱼鳔和周围的肌肉产生低频(峰值为60赫兹)响亮的“轰隆声”。这些繁荣显示出一种“多循环”的波形，其振幅在一到两个波浪周期内迅速增加，然后呈指数下降。
在这项研究中，研究人员在墨西哥湾的人工礁石上记录了歌利亚石斑鱼的声音，在那里研究了鱼类在其栖息地周围的细微分布。他们通过测量声音活动和鱼类相对于栖息地的分布来评估它们的存在。研究人员在人工鱼礁部署了一个电池供电的六元件声学阵列，连续记录了三天。六元件声学阵列在礁石结构上设置有三个水听器，在海底设置有三个水听器。
利用到达时间差(TDOA)，设计了一种基于交错匹配滤波的声源定位模型。它使用两个阶段的方法，第一，识别声音，第二，定位它。在第一阶段，研究人员采用了一种噪声自适应匹配滤波器，用于检测和确定水听器记录的声音脉冲的时间。在第二阶段，探测到的声音脉冲被送入TDOA定位算法，以计算声源的位置。
发表在《美国声学学会杂志》上的研究结果显示，该模型可用于自动处理大量声学数据，并提供产生低频声音脉冲的海洋生物的详细运动。该模型可用于跟踪一群海洋生物及其相关活动，如为海洋哺乳动物或无脊椎动物提供食物，或对捕食者或交配伙伴的反应，或其栖息地内的任何其他干扰。
Goliath石斑鱼是最大的石斑鱼种类之一，体重可达800磅，利用它们的鱼鳔和周围的肌肉产生低频响亮的“轰隆声”。鸣谢:克拉克·摩根，FAU港分部的渔业生态和保护实验室。
“在它们的栖息地周围定位歌利亚石斑鱼的叫声可以为我们提供一个机会，来了解它们在一系列空间和时间，环境噪音和各种环境条件下的精细活动模式，”FAU工程和计算机科学学院电气工程和计算机科学系主席兼教授庄博士说。“我们使用的定位方法也适用于鲸鱼、海豚、龙虾、螃蟹和其他甲壳类动物发出的类似声音脉冲。”
研究人员使用自动呼叫定位方法来绘制Goliath石斑鱼在人工鱼礁的呼叫分布图，该阵列在一天的两个特定时间部署。研究结果显示，声音在凌晨1点至3点之间最频繁。中午分布显示，一群鱼位于人工鱼礁的中心附近以及北部和东部。在夜间，鱼群的叫声更集中在礁石附近和礁石的西南方向。
“Goliath石斑鱼的叫声可以通过匹配滤波来唯一识别，匹配滤波使用待识别脉冲的通用模板。该模型通过其特殊的设计，还减轻了在识别和计时它们的呼叫时的多径效应，”合著者、FAU港分校研究教授Laurent Chérubin博士说。“这种非侵入性的自动化方法可以有效地处理大型声学数据集，以相对较高的精度连续绘制声源空间分布的演变。”
