1.基于大型网箱养殖鱼群声信号特征的统计特性分析方法，其特征在于：所述统计特性分析方法如下所示：步骤1、数据采集：基于大型半潜式养殖平台，布放水听器；

步骤2、测试布局：为了更清楚地分析测试过程鱼群噪声受外界激励的影响，跟踪记录数据采集过程中可能影响噪声信号的事件；

步骤3、对数据进行分析：利用短时分析技术，研究网箱内不同鱼群噪声信号的特性，短时能量描述了每帧声音信号的能量大小，其变化趋势与声音信号的波形一致，能够很好的反映声音的时域信息；

设时域信号未x，加汉宁窗处理分帧得到第n帧信号为xn(m)，则xn(m)满足下式：

xn(m)＝w(m)x(n+m)   0≤m≤N-1 (1)

其中所采用的汉宁窗的窗函数表达式为：

式中，n＝0,1T,2T,...,NT为帧长，N为窗的长度；设第n帧声信号xn(m)的短时能量用En表示，则计算公式如下：短时过零率指每帧内信号通过零轴的次数，过零率在一定程度上反映信号的频率信息，表达式为：

式中，sgn[]是符号函数；

由于声音在10-30ms的时间段内是短时平稳的，所以短时分析方法中取10-30ms作为帧长，进行数据处理所采用的每帧信号长度为25ms，帧移为10ms；

步骤4、结果与分析：测试信号时域和频域特征：为了获得鱼群噪声特性，对全时段的数据每隔5分钟提取一次，每段数据长度为6326400，每段样本时长为300s；

鱼群对事件的响应特征：人工投料时段，在石斑鱼网箱投料点，此时鱼群比较活跃，发出的噪声强度高于背景噪声；

人工投料时刻时频特征分析：在石斑鱼网箱内进行人工投料，选取当前时刻的声信号进行时频分析，得到当前时段的短时谱和功率谱，为得到石斑鱼群摄食发声阶段的特征随时间的变化规律，对其发声的噪声频段进行带通滤波，滤波器带宽为200-1000Hz，求解其短时能量和短时过零率，可见，石斑鱼群发声时段的信号其短时能量高于其它时段，峰值能量为8×10-4，短时过零率较其它时刻变化相对平稳；

自动投料机投料时段时频特征分析：在两网箱之间进行自动投料机大规模投料，选取当前时刻的声信号进行时频分析，得到当前时刻的时频图，此时段存在鱼群声信号的混叠，由于自动投料机大规模投料，整个网箱鱼群运动剧烈，鱼群的活跃度最高，2000-5000Hz为鱼群相互撞击拍打水花的频带，相对于人工投料时的能量较高，播放此时段的音频信号，能够听到嘶嘶和咯吱的摩擦声以及鱼群吞食伴随水体表面气泡破裂产生的声音；为了区分鱼群在自动大规模投料时混叠的两种频段的鱼群信号，利用频带宽度为600-2000Hz的带通滤波器对时域信号进行滤波，提取出现金鲳鱼噪声的时段，并计算其短时能量和短时过零率；利用频带宽度为200-7000Hz的带通滤波器对时域信号进行滤波，提取出现叫姑鱼发声的时段，并计算其短时能量和短时过零率；分别求解金鲳鱼和叫姑鱼短时能量和过零率的概率统计分布，观察不同鱼群的短时特征差异；

半夜时段时频特征分析：半夜时分，鱼群的活跃度低，发声的噪声频段也很低，在2000-4000Hz间仅存在鱼群零星游动拍打水花的辐射噪声，声压级峰值为90dB；

不同鱼群发声特征的对比：综合上述内容，将三种鱼类发声及短时特征进行对比，可见，三种鱼群的发声机制不同，其短时能量和短时过零率的特征也有所不同，叫姑鱼发声信号的短时能量和短时过零率的概率峰值都最大；其次是金鲳鱼，通过尾部和鱼鳍摩擦拍打发声，产生较为宽频的信号形式；石斑鱼通过捕食、咀磨和吞咽食物发出声音，频率相对较低，短时能量和短时过零率的概率峰值都最小。

2.根据权利要求1所述的基于大型网箱养殖鱼群声信号特征的统计特性分析方法，其特征在于：步骤1中所述的布放水听器的要求：将水听器放置于石斑鱼养殖区、金鲳鱼养殖区和自动投放饲料区以外的网箱深处，投放水深为12.5m。

3.根据权利要求2所述的基于大型网箱养殖鱼群声信号特征的统计特性分析方法，其特征在于：所述水听器为自容式水听器，水听器的型号为TC4037，灵敏度为-192dB，放大倍数为40dB，测试时，水听器的系统采样率为105440Hz。