19785.小波分析在植物電信號(hào)識(shí)別中的應(yīng)用研究

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7、鋒副教授摘要fslJelrrrrrrJJIIrJJllrjjlIjrHIIrmrlllnrrfIinl。Y2117753簽名：生查。簽名：塑軍植物電是植物體內(nèi)重要的生理信號(hào)，研究?jī)r(jià)值就在于探索自然界的奧秘，了解我們的生存環(huán)境，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的智能化控制和節(jié)能減排。信號(hào)處理經(jīng)過(guò)近幾十年的發(fā)展，取得了顯著的成果，尤其是在生物醫(yī)學(xué)等方面提出了很多方法很值得學(xué)習(xí)借鑒。本研究在通過(guò)精密測(cè)量?jī)x器獲取植物電信號(hào)的基礎(chǔ)上，結(jié)合小波分析對(duì)植物電信號(hào)進(jìn)行研究，得

8、到了以下有意義的結(jié)果：1利用小波變換分解植物電信號(hào)，提取各小波系數(shù)節(jié)點(diǎn)的能量構(gòu)造一種簡(jiǎn)單的特征向量，分類方法采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。實(shí)驗(yàn)表明，該算法能夠識(shí)別所采用的蘆薈葉片電信號(hào)。2利用小波良好的時(shí)頻局部化和熵能夠表征系統(tǒng)紊亂程度的特點(diǎn)，構(gòu)造基于小波熵的非平穩(wěn)植物電信號(hào)的特征，將構(gòu)造的特征集輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。小波能量熵可以作為分析結(jié)果的有效參考，對(duì)比發(fā)現(xiàn)基于小波熵比基于小波系數(shù)能量的識(shí)別算法識(shí)別效果更好。3結(jié)合多種小

9、波熵與信號(hào)自身熵的特性構(gòu)造一種植物電信號(hào)識(shí)別的新算法。小波熵結(jié)合了小波變換和信息熵的優(yōu)勢(shì)，能快速準(zhǔn)確地提取植物電信號(hào)的特征。植物電信號(hào)是非平穩(wěn)和多樣化的，基于單一小波熵的識(shí)別算法可能出現(xiàn)分類困難和分類不準(zhǔn)確的問(wèn)題，因此該方法具有更實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。實(shí)驗(yàn)選材是四類君子蘭葉片電信號(hào)，對(duì)提取的特征向量利用l(NN方法進(jìn)行分類。4為了提高植物電信號(hào)的識(shí)別效果，提出了一種基于多種小波熵和主成分分析的特征提取新方法。首先提取植物電信號(hào)的小波能量熵、小