基于改进ResNet的水声仿生通信信号识别方法及系统

本发明涉及信号分析识别技术领域，尤其涉及一种基于改进ResNet的水声仿生通信信号识别方法及系统，采用带通滤波和变分模态分解对采集的水声仿生通信信号和真实动物叫声信号进行降噪预处理，以各阶本征模态函数与原数据的皮尔逊相关系数作为指标重构得到降噪信号；计算信号时频谱图，采用动态自适应阈值分割方法提取信号时频轮廓模态特征，构建仿生通信信号和真实动物叫声信号特征数据集；基于上述数据集对搭建好的ResNet50网络模型进行训练，并引入CBAM注意力机制，得到仿生通信信号识别网络；采用基于网络的迁移学习思想继续训练仿生通信信号识别网络，实现水声仿生通信信号的精确识别。本发明有效降低了对领域知识的依赖，对水声环境具备更强的环境适应性。