摘要：采用鱼类所发声音进行海洋牧场中鱼类生活规律驯化可望提高驯化效率;根据海洋牧场中相对开放式环境的要求进行了声音监测系统设计,重点考虑了鱼类自然声音声压变化情况下水听器的分布式使用和数据采集方法,定义了过强信号作用区域和最远有效作用区域的概念,为设计科学有效的声音监测系统提供参考;利用RHS-15水听器进行检测,获得了幅值和频率变化情况下小信号水下声压的有效检测方法。

摘要：针对野生保护动物主要分布于无信号的山区深处而难于监测的情况,提出一种利用LoRa技术的野生动物声音监测系统。文章以野生保护动物大壁虎为例,设计一种包含信息采集、LoRa网关及远程信息接收模块的声音监测系统,并对大壁虎声音进行实验分析。研究结果表明,LoRa扩频通信方式可实现在障碍物较多的山林环境下3 km范围内自行组网并准确传输数据,结合大壁虎声音特性,可准确监测其种群密度。此项研究对山区智慧农业、森林环境监测等领域具备较好参考价值。

摘要：为提升输配电线路故障诊断的效率与准确性,设计一套基于声音监测的故障诊断系统。该系统结合声波信号采集、处理与机器学习算法,实现了精准的故障类型识别与故障点定位。通过运行测试,验证了系统的高效性与稳定性。

摘要：开设了〗红外监听器创意实验,通过引导学生制作监听装置,并探究入射光距离、入射光角度和反射光斑照射面积对监听效果的影响,培养了学生的创新能力。

摘要：【目的】为解决海南长臂猿(Nomascus hainanus)野外声音监测难题,提出了一种轻量化的长臂猿声音识别模型,以期提高声音监测效率,丰富海南长臂猿监测体系。【方法】通过优化激活函数、减少批标准化层以及重新设计网络层级结构,对轻量化神经网络模型MobileNetV2进行了改进。改进优化后的模型适用于野外真实场景下的硬件部署,以实现对海南长臂猿的声音识别。【结果】1)在模型精度方面,优化后的声音识别模型对于海南长臂猿声音识别的精准率可达100%,F1分数可达99.9%,相比于MobileNetV2与MobileNetV3模型,精准率提升了2.3%与1.1%,F1分数提升了5.6%与1.4%。2)在模型参数方面,优化后的声音识别模型的参数量为1.51 M,相比于MobileNetV2与MobileNetV3模型,模型参数量降低了32.3%与0.7%,识别速度提升了51.9%与54.7%。【结论】提出的轻量化海南长臂猿声音模型,可在野外真实场景下有效识别海南长臂猿声音,为海南长臂猿的保护与监测提供技术支撑。

摘要：系统基于STC89C52单片机开发,采用模块化设计,各个模块相互独立,可以方便简单地扩展更多监测内容。使用红外传感器模块、温湿度监测模块、声音监测模块对自习室学生人数、温湿度、分贝进行实时监测,并显示在自习室内的液晶显示屏上,让自习室内的学生直观地了解自习室的具体情况,方便调整自习计划,提高自习效率。且使用蓝牙模块和蓝牙设备如手机等进行远程通信,将监测内容通过相应的软件显示到手机上,让学生可以实时地在自己手机上看到每个自习室的具体情况,从而可以更加有效率地根据自己的需求选择最合适自己学习的自习室。