陕西省教育厅科研计划项目(11JK0519)
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
- 相关作者：郭敏张明真秦昕梅亚敏张严严更多>>
- 相关机构：陕西师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 2种储粮害虫活动声信号的检测及其功率谱分析被引量：4
- 2012年
- 分别采集米象Sitophilus oryzae(L.)成虫、玉米象Sitophilus zeamais(Motschnlsky)成虫和米象幼虫在小麦、玉米、薏米中的活动声信号,并对其功率谱特征进行分析。结果表明:27℃时,小麦中米象成虫活动声功率谱谱峰所处频率分别为172.3、409.1、1 077.0Hz,小麦中玉米象成虫活动声功率谱谱峰所处频率分别为193.8、430.7、990.5Hz,玉米中玉米象成虫活动声功率谱谱峰所处频率分别为236.9Hz和1 012.0Hz,薏米中米象幼虫活动声功率谱谱峰所处频率分别为344.5Hz和990.5Hz。通过分析不同温度下储粮害虫活动声信号的特征,发现不同害虫和粮食种类都会影响储粮害虫的活动声信号,且其活动声功率谱谱峰所处的频段存在差异。
- 秦昕郭敏
- 关键词：米象玉米象声信号功率谱
- 基于Fast ICA算法的2种储粮害虫活动声信号识别被引量：1
- 2012年
- 利用快速独立分量分析(fast independent component analysis,Fast ICA)算法,对混有高斯噪声的2种储粮害虫玉米象Sitophilus zeamais和赤拟谷盗Tribolium castaneum的活动声信号进行去噪,并使用Fast ICA算法识别和分离了2种储粮害虫爬行与翻身的4种活动声信号,证明了使用Fast ICA算法识别混合信号中每种害虫声信号的有效性和准确性。
- 张明真郭敏
- 关键词：储粮害虫声信号FASTICA算法
- 基于碰撞声信号的玉米颗粒识别与分类被引量：1
- 2012年
- 为实现对玉米颗粒的自动分类,利用碰撞声信号装置采集玉米完好粒、虫蛀粒和霉变粒的840个声信号.分别从时域和频域对碰撞声信号进行分析和处理,提取信号特征.采用主成分分析方法对特征数据降维,利用BP神经网络进行分类.实验结果表明:该方法对完好粒、虫蛀粒和霉变粒3种玉米颗粒分类的正确率均达到90%以上.表明利用碰撞声信号识别玉米完好粒、虫蛀粒和霉变粒的效果良好,具有较强的实际应用价值,为检测玉米颗粒品质提供了一种新的途径.
- 郭敏梅亚敏
- 关键词：主成分分析BP神经网络
- 基于GMM和聚类方法的储粮害虫声信号识别研究被引量：6
- 2012年
- 通过储粮害虫声信号判断害虫活动情况对安全储粮意义重大。本研究采集了2种储粮害虫的活动声信号,首先提取声信号梅尔倒谱系数(MFCC)特征,然后以特征数据建立高斯混合模型(GMM),最后使用聚类方法对2种储粮害虫的4种活动声信号进行识别,识别率均达到80%以上。本研究验证了声检测法识别储粮害虫的可行性和有效性,具有较大的实际应用价值。
- 郭敏张明真
- 关键词：高斯混合模型聚类储粮害虫
- 基于双谱和支持向量机的小麦碰撞声分类研究
- 2013年
- 为实现小麦颗粒的自动分类,采用双谱和支持向量机相结合方法对小麦完好粒、虫蛀粒和霉变粒的碰撞声进行分类识别。对碰撞声信号进行双谱估计,提取信号双谱峰值和对角切片谱两部分特征,用支持向量机分类器进行分类,对完好粒、虫蛀粒和霉变粒3种小麦颗粒识别正确率均达84%以上。实验结果表明,该研究具有较强的实际应用价值,为小麦颗粒的分类提供了新的方法和依据。
- 张严严郭敏
- 关键词：双谱估计支持向量机
