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申请/专利权人：青岛农业大学;中国海洋大学

摘要：本发明涉及渔业养殖平台运动分析领域，具体涉及一种深远海渔业养殖平台运动的非线性分析方法。该方法获取渔业养殖平台每个周期中的运动信号以及周期每个时刻多维度的环境数据，将历史周期的短时窗口的运动信号段分解成多个正弦波，在历史周期中筛选出有效窗口，根据环境数据对各周期聚类，将当前周期所在聚类簇中所有历史周期的有效窗口中初始相位相同的正弦波划分到同一正弦波集合，分析各正弦波集合的正弦波数量以及正弦波振幅，通过获取的噪声因子和劣化因子对当前周期的运动信号滤波，并对渔业养殖平台在当前周期的非线性运行进行分析，本发明消除了噪声和平台结构劣化对渔业养殖平台非线性运动分析的影响，提高对其非线性分析的准确性。

主权项：1.一种深远海渔业养殖平台运动的非线性分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取渔业养殖平台在预设时长的每个周期中的运动信号，以及每个周期中每个时刻不同维度的环境数据，将最后一个周期作为当前周期，将除当前周期之外的其他周期作为历史周期；将任意一个历史周期作为目标周期，将目标周期均分为不同的短时窗口，将目标周期的任意一个短时窗口作为目标窗口，对目标窗口的运动信号段分解成不同的正弦波；根据目标窗口中各正弦波的频率的分布以及初始相位的分布，从所有短时窗口中筛选出目标周期的有效窗口；根据所述环境数据对各周期进行聚类，获得不同的聚类簇；将所述当前周期所在的聚类簇作为目标聚类簇，将目标聚类簇中所有历史周期的有效窗口中初始相位相同的正弦波划分到同一正弦波集合，根据目标聚类簇中各正弦波集合之间正弦波数量的分布，获得目标聚类簇的噪声因子；根据目标聚类簇中每个正弦波集合的各正弦波的振幅的分布，以及目标聚类簇中各历史周期在所述预设时长中的位置，获得目标聚类簇的劣化因子；根据目标聚类簇的所述噪声因子和所述劣化因子，对当前周期的运动信号进行滤波，并对渔业养殖平台在当前周期的非线性运行进行分析；所述根据目标聚类簇中各正弦波集合之间正弦波数量的分布，获得目标聚类簇的噪声因子包括：在目标聚类簇中，对每个正弦波集合中的正弦波数量进行归一化处理，获得每个正弦波集合的分布概率；对目标聚类簇中所有正弦波集合的所述分布概率的峰度进行归一化处理，获得目标聚类簇的噪声因子，目标聚类簇的噪声因子的表达式具体为： ；其中，表示目标聚类簇的噪声因子；表示目标聚类簇中第个正弦波集合的分布概率；表示目标聚类簇中所有正弦波集合的分布概率的平均值；表示目标聚类簇中所有正弦波集合的分布概率的标准差；表示目标聚类簇中正弦波集合的数量；表示目标聚类簇中所有正弦波集合的分布概率的峰度；表示归一化函数；所述根据目标聚类簇中每个正弦波集合的各正弦波的振幅的分布，以及目标聚类簇中各历史周期在所述预设时长中的位置，获得目标聚类簇的劣化因子包括：在目标聚类簇中，对每个正弦波集合中的各正弦波的振幅的离散程度进行分析，获得每个正弦波集合的振幅离散度；对目标聚类簇中所有正弦波集合的所述振幅离散度的整体水平进行分析，获得目标聚类簇的劣化特征值；将每个历史周期在所述预设时长中的位置的序号，作为每个历史周期的位置序号；根据目标聚类簇中所有历史周期的位置序号的极差，以及目标聚类簇的所述劣化特征值，获得目标聚类簇的劣化因子，目标聚类簇的劣化因子的表达式具体为： ；其中，表示目标聚类簇的劣化因子；表示目标聚类簇中所有历史周期的位置序号的最大值；表示目标聚类簇中所有历史周期的位置序号的最小值；表示目标聚类簇中所有历史周期的位置序号的极差；表示目标聚类簇中第个正弦波集合的振幅离散度；表示目标聚类簇中正弦波集合的数量；表示以自然常数为底的指数函数；表示目标聚类簇的劣化特征值；表示目标聚类簇的权重参数。

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百度查询： 青岛农业大学 中国海洋大学 一种深远海渔业养殖平台运动的非线性分析方法