摘要：近些年来，随着海洋探测与通信技术的快速发展，对复杂海洋环境下的微弱水声信号的准确识别就会显得尤为重要，其实对于帮助人们了解复杂的海洋现象具有着非常重要的作用，同时也可以使得海洋探测工作得以有序推进，减少在探测海洋的过程中所存在的安全问题。而基于深度学习的复杂海洋环境下微弱水声信号特征提取与识别研究，是有效解决传统方法在处理微弱信号时特征提取不充分、识别精度较低等诸多问题。通过构建深度学习模型并利用大量训练数据学习微弱水生信号的特征表示，以实现在复杂海洋环境下的高效食品。研究表明，这种方法在识别高精度和鲁棒性方面均具有优势，为海洋探测与通信领域的发展提供有力支持。

关键词：深度学习；复杂海洋环境；微弱水声信号；特征提取

引言：海洋作为地球上最为广阔的水域，其蕴藏着丰富的资源与信息。随着海洋探测与通讯技术的快速发展，对海洋环境的监测与信息提取便显得尤为重要。然而，在复杂的海洋环境下，水生信号常常会受到各种噪声和干扰的影响，导致信号微弱且难以识别。而传统方法多基于专家支持并采取手动提取特征的方式。这种方法在处理微弱信号时，往往存在特征提取不充分，识别精度低等问题。而深度学习方法因其具有强大的特征学习能力以及非线性映射能力，在信号处理领域展现出非常巨大的潜力。因此得到了工作人员的广泛应用，并逐渐成为一种主流的技术手段。近些年来，深度学习作为一个强大的机器学习技术，在信号处理领域取得显著成果，需要引起工作人员的普遍重视。

一、复杂海洋环境下的微弱水声信号特点

复杂海洋环境下的微弱水声信号具有三大特点。第一，水声信号微弱。由于传播距离相对较远，且衰退严重，导致水声信号在到达接收端时，往往处于相对微弱的状态。第二，噪声干扰严重。在海洋环境中往往存在各种自然噪声和人为噪声，如海浪噪声，海洋生物噪声，船舶噪声等。这些噪声的存在，都会对水中信号产生严重干扰。第三，信号多变。水生信号受海洋环境影响较大，如海底地形、海水温度、盐度等因素的变化，都可能会在一定程度上导致信号特性存在变化[1]。

二、基于深度学习的微弱水声信号特征提取与识别方法

（一）深度学习模型构建

深入学习模型的构建，可应用于微弱水声信号的特征提取与识别。其中，卷积神经网络具有强大的特征提取能力，能够从原始信号中提取出具有区分度的特征，而长短时记忆网络则擅长处理数据序列，能够捕捉信号中的时序依赖关系。通过结合这两种网络的优势，能够更为精准地提取出微弱水生信号的特征，并将其予以高效识别，极大地减少在信号识别的过程中所存在的障碍。

（二）数据预处理

在训练模型之前，工作人员需要对原始水声信号进行预处理。首先，需要对信号进行去噪处理，采用滤波等方式，以减少噪声所带来的干扰。其次，要对信号进行分段处理，将长信号分割成多个短信号段，以便于后续进行特征提取与识别。最后，需要对信号进行归一化处理，使其具有相同的数据范围，以便于后续高效地展开模型训练，减少在对数据进行处理的过程中所存在的问题。

（三）特征提取与识别

在模型训练过程中，通过卷积神经网络以提取水生信号的空间特征，如频谱特征、纹理特征等。而通过长短时记忆网络则可提取信号的时序特征，如信号的时变特性、周期性等等，并将提取到的特征收入到全连接层进行分类识别，以提高模型的识别精度与鲁棒性，同时还可以采用数据增强等技术手段，使得特征提取与识别力度得到提高。而通过无监督预训练和多层卷积运算等策略深度学习模型可以很好的适应复杂海洋环境下的微弱使用信号识别任务，其具有相对较强的鲁棒性。而深度学习模型易于拓展和优化，工作人员可以严格地依据实际需求对网络结构与参数设置进行合理调整，以满足不同场景下的识别需求，极大地提高复杂海洋环境下的信号提取效果[2]。

（四）特征选择与降维策略

在深度学习模型中，特征的选择与降维对于提高识别率和计算复杂度均具有非常重要的作用。通过采用特征选择算法，如基于交互信息的特征选择基于递归特征消除的特征选择等等，并从特征中筛选出自治区温度的特征。同时，采用主成分分析，线性判别分析等降为技术对特征进行降维处理，以减少因冗余信息的存在所在的应用下，进而提高识别速度。通过特征选择和降维处理，可以有效地筛选出最具有区分度的特征，极大地减少因冗余信息的存在所带来的影响，进而逐步提高识别效率和准确性。

（五）模型集成与融合策略

为了全面提高识别的鲁棒性和准确性，模型集成与融合策略的应用编写的尤为重要，通过训练多个不同的深度学习模型。由不同的网络架构，不同的超参数设置等等得到多个识别结果。随后采用投票加权，平均堆叠等各类融合方法，将多个识别结果融合起来，并得到最终的识别结果。这种方法的应用，可以有效利用各个模型之间的优势，以全面提高识别的稳定性和准确性，使得复杂海洋环境下的微弱水声信号特征提取变得更为便捷，减少微弱信号提取的过程中可能会存在的各类问题。通过模型集成和融合技术，工作人员可以充分地利用多个模型之间的优势，逐步提高识别的鲁棒性和准确性，极大地降低单一模型的可能会存在的各类偏差，进而为日后更好地提高模型的应用效率带来极大帮助[3]。

结束语：针对复杂海洋环境下，微弱水声信号的提示中提取和识别问题。可采取深度学习的有效策略。通过深度学习模型构建、数据预处理、特征提取与识别、特征选择与降维策略以及模型集成与融合策略等诸多方式，极大地提高微弱水声信号的识别精度与鲁棒性。这些策略都可以为海洋探测和信号领域提供有效的技术支持，因此具有十分广阔的应用前景，故而应当引起工作人员的普遍重视，并将其作为推动海洋检测工作得以有序开展的重要一环。

参考文献

[1]周钰，王津，滕飞，潘必胜，王友瑞，雷迎科.基于深度流形学习的水中目标声信号特征提取[J].振动与冲击，2024，43（9）：50-59.

[2]李琦，孙桂玲，黄翠，刘颉，常哲，于金花，文洪涛.基于水声环境空间中多模态深度融合模型的目标识别方法研究[J].海洋技术学报，2019，38（6）：35-45.

[3]李俊豪，杨宏晖.用于水声目标信号时频特征提取与识别的深度卷积神经网络[J].无人系统技术，2019，2（4）：26-30.