本发明涉及声频识别，具体涉及基于边缘计算的森林蛀干害虫声频识别方法及系统。
背景技术：
1、“基于边缘计算的森林蛀干害虫声频识别”是一种通过在边缘设备上实时处理和分析森林环境中的声频信号，来识别蛀干害虫活动的方法。该技术利用声学传感器采集森林中害虫蛀食木材所产生的特有声频数据，通过边缘计算平台进行高效的本地数据处理与分析，快速识别出害虫的活动情况，而无需将大量数据传输至远程服务器。这种方法能在森林中进行实时监测，提供即时反馈，帮助森林管理者及时发现害虫入侵，并采取相应的防治措施，从而有效降低森林资源的损失。
2、现有技术存在以下不足：在现有技术中，当森林环境出现低温骤降同时伴随空气湿度显著升高时，声学传感器极易受到温湿度耦合影响而产生自激振荡，从而在特定频带范围内形成窄带伪声信号。由于该类伪声信号在频谱特征上会覆盖或干扰蛀干害虫幼虫啮咬产生的脉冲声，导致识别系统无法准确提取目标声学特征，从而出现长期漏报的情况。一旦这种漏报在监测环节持续存在，就可能使得林区虫害扩散至相邻林班，造成大面积灾害并引发严重的生态与经济损失。
3、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供基于边缘计算的森林蛀干害虫声频识别方法及系统，以解决上述背景技术中的问题。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于边缘计算的森林蛀干害虫声频识别方法，包括以下步骤：
3、s100，建立温度与湿度耦合参数与电声响应之间的联立模型，通过极端环境条件采集突变样本，生成自激振荡风险的声频指纹库；
4、s200，将声频指纹库分发至边缘计算节点，通过基准麦克风通道与参考腔通道的双通道同步采样方式提取现场声学数据，并计算窄带干扰的中心频率；
5、s300，基于中心频率执行时间变化锁相追踪，计算相位噪声谱密度，并反推自激振荡源强度随时间变化的时序曲线；
6、s400，基于时序曲线执行稀疏时频分解，抑制由共振引起的干扰频段，提取与幼虫啮咬相关的脉冲型声学包络；
7、s500，将虫声包络输入边缘传感器控制模块，结合实时温湿度参数执行预测推理，生成用于控制的调节参数集合；
8、s600，基于调节参数集合进行动态控制，通过注入随机相位扰动并叠加纳秒级温湿度阶跃，引导自激共振频率跳变，削除残留窄带干扰，形成建模、采样、追踪、分解、预测与调控的闭环识别流程。
9、优选的，步骤s100包括：
10、在密闭环境控制舱内搭建声学响应测试装置，并通过温度调节组件、湿度调节组件、热力传输单元与多组声频传感器执行声学采样操作；
11、调节温度从常温状态骤降至低温后升高至高温，同时调节湿度从低湿状态迅速升高至高湿状态，并控制上述参数保持在不同时间段的恒定状态，采集突变环境条件下的声频信号与环境参数曲线；
12、对采集到的声频数据进行异常筛查、干扰归类与信号比对操作，剔除不具备重复性或无明确诱因的无效样本，提取具备稳定特征与唯一诱因的干扰信号；
13、构建包含干扰信号原始数据、频谱图、响应曲线、温湿变化轨迹与能量密度信息的声频指纹特征条目，完成声频指纹特征库的组建。
14、优选的，步骤s200包括：
15、将声频指纹特征库中包含干扰信号、频谱特征、环境诱因参数与频率标记的多个数据单元以结构化方式压缩存储，并通过无线通信方式同步传输至部署于林区的前端采样设备；
16、在边缘采样设备中建立基准声频采集通道与参考声学采集通道，并通过同源时钟触发机制实现双通道同步采样，分别采集林区真实声学信号与非干扰参考声学信号；
17、执行双通道差值分析与频谱计算，提取干扰增强波形并与预存指纹样本比对，输出当前干扰中心频率；
18、根据中心频率配置后续采样窗口的频率聚焦参数，并生成局部干扰快照，为频率追踪阶段提供初始化数据基础。
19、优选的，步骤s300包括：
20、将识别出的干扰中心频率作为当前频段分析的起始频率输入参数，设置采样带宽在中心频率上下扩展范围内并提高采样率，按固定时间窗口对基准声波通道与参考声波通道分别进行带通采样获取目标频段信号；
21、对每段采样波形进行周期展开并提取周期起点、波峰、波谷与相位交叉点，以中心频率为参照测定相位偏移并标注时间点，记录相位波动趋势与相位变化速率；
22、在获得相位变化序列后建立相位变化与干扰源能量输出的映射关系，将双通道差分处理后的波形能量作为修正因子推算干扰源强度并生成时间演化曲线；
23、将干扰强度时间演化曲线用于指导下一阶段的目标信号提取与噪声消除，并据此调整下一阶段采样带宽与通带重心实现动态频率锁定与识别窗口优化。
24、优选的，相位偏移测定以理想正弦波为参考模型，计算每个周期的相位差值，并以毫秒级分辨率记录相位变化，用于判定干扰信号的稳定性与突发性特征。
25、优选的，步骤s400包括：
26、根据自激源强度时序曲线划分声频采样数据段落，并识别高强度干扰时段，对每段执行短时傅里叶变换，提取具有固定频率位置与高能量密度的干扰频段；
27、针对已识别的干扰频段采用带宽衰减滤波方法实施频带削减，动态调整滤波窗口并控制干扰能量下降至设定阈值以下；
28、对经干扰抑制处理后的波形执行连续时间窗口分析，依据幅值、上升沿时间、波形不对称性与主频范围识别虫声脉冲候选信号，并重构虫声包络段落；
29、对虫声包络执行频率斜率变化与能量密度特征的结构校验，剔除不符合虫声特征的片段，生成具备置信度的虫声识别数据用于后续处理。
30、优选的，步骤s500包括：
31、将虫声包络数据与实时温度和湿度数据进行时间轴同步，构建虫声特征与环境状态的联合数据单元；
32、基于虫声持续时间、主频范围、脉冲数量与环境温湿水平判断风险等级，并分析虫声演化趋势以识别虫害活跃状态；
33、根据活跃状态生成采样灵敏度、识别门限与响应时延三类调节参数，调整信号采集与反馈响应策略；
34、依据虫声变化趋势对调节参数进行动态回溯更新，并将确认后的调节参数以指令形式分发至各识别执行通道完成控制行为。
35、优选的，调节参数集合中的采样灵敏度参数通过提升采样位深与压缩采样频带实现，识别门限参数通过下调虫声幅值阈值实现，响应时延参数通过缩短识别至执行之间的时间间隔实现。
36、优选的，步骤s600包括：
37、注入频率一致且相位受控的微扰信号，使传感元件进入轻度不稳定状态；
38、同步施加温度上升与湿度跃变，改变声学传感部件的共振特性，诱导频率跳变并打破频率锁定；
39、根据频率偏移情况调用反相信号结构，实时执行幅度保持、时间对齐和相位反转的干扰削除处理；
40、记录扰动响应状态、温湿跃变幅度、干扰削除程度与识别置信度，完成一次采样与识别策略更新的闭环操作。
41、基于边缘计算的森林蛀干害虫声频识别系统，包括建模指纹生成模块、干扰识别与频率定位模块、锁相追踪与时序建模模块、时频分解与虫声提取模块、预测推理与指令生成模块以及动态调控与干扰抑制模块：
42、建模指纹生成模块，建立温度与湿度耦合参数与电声响应之间的联立模型，通过极端环境条件采集突变样本，生成自激振荡风险的声频指纹库；
43、干扰识别与频率定位模块，将声频指纹库分发至边缘计算节点，通过基准麦克风通道与参考腔通道的双通道同步采样方式提取现场声学数据，并计算窄带干扰的中心频率；
44、锁相追踪与时序建模模块0，基于中心频率执行时间变化锁相追踪，计算相位噪声谱密度，并反推自激振荡源强度随时间变化的时序曲线；
45、时频分解与虫声提取模块，基于时序曲线执行稀疏时频分解，抑制由共振引起的干扰频段，提取与幼虫啮咬相关的脉冲型声学包络；
46、预测推理与指令生成模块，将虫声包络输入边缘传感器控制模块，结合实时温湿度参数执行预测推理，生成用于控制的调节参数集合；
47、动态调控与干扰抑制模块，基于调节参数集合进行动态控制，通过注入随机相位扰动并叠加纳秒级温湿度阶跃，引导自激共振频率跳变，削除残留窄带干扰。
48、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：
49、本发明通过构建温湿-电声响应的联立模型并生成声频指纹库，使系统具备对自激风险的预识别能力；进一步借助边缘节点的双通道同步采样与锁相追踪技术，实现对干扰中心频率的精准定位；结合时变相位分析与稀疏时频分解，可从受干扰的原始信号中恢复出幼虫啮咬行为对应的微弱虫声脉冲包络，显著提升特征提取的准确性；在此基础上，通过虫声与环境参数的融合分析生成动态调节指令，并引入相位扰动与温湿跃变策略实现对干扰源的跳频打断及残留削除，使声学识别全过程具备闭环、自适应能力。与现有技术相比，该方法不仅提升了林区复杂气候条件下的识别稳定性和抗干扰能力，而且显著降低了漏报率和误判率，为森林虫害的早期预警与精准防控提供了高效、可靠的技术支撑。