小麦碰撞声信号时域建模与分类

• 作者: 张丽娜 郭敏
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 检测方法 碰撞声信号 时域建模 非线性拟合 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 176-178
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.01.045

摘要

分析小麦碰撞声信号,可识别受损小麦.提取三类小麦碰撞声信号,分析小麦碰撞声的时域特征,建立合适的拟合模型,并提取残差平方和、判定系数、峰值振幅等六个时域特征；最后利用BP神经网络进行分类,发现小麦完好粒、虫害粒及霉变粒碰撞声信号的时域特征存在差异,并取得了较好的识别率.应用结果表明选用适当的数学模型能够较好地拟合小麦碰撞声信号,实现区分受损小麦颗粒与完好小麦颗粒.

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	张丽娜	陕西师范大学计算机科学学院	22	36	4.0	5.0