基于碰撞声信号的玉米颗粒识别与分类

• 作者: 梅亚敏 郭敏
• 来源期刊: 陕西师范大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 玉米碰撞声 特征 主成分分析 BP神经网络 分类
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 物理学
• 页码范围: 31-34
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 2672字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭敏	陕西师范大学计算机科学学院	104	1006	17.0	25.0
2	梅亚敏	陕西师范大学计算机科学学院	3	11	2.0	3.0