本文主要研究對(duì)象為玉米完好粒、蟲蛀粒和霉變粒,目的是對(duì)受損玉米顆粒進(jìn)行識(shí)別與分類。通過分析3類玉米碰撞聲信號(hào)的時(shí)頻特性,提出應(yīng)用總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、多域融合和雙空間方法提取碰撞聲信號(hào)多個(gè)有效特征,然后用PSO-SVM對(duì)聲信號(hào)進(jìn)行分類檢測與識(shí)別,取得了良好的識(shí)別效果。本文的研究內(nèi)容具體如下:介紹論文研究的背景及意義,著重介紹碰撞聲信號(hào)應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品檢測識(shí)別方法及國內(nèi)外在這方面取得的進(jìn)展。介紹了采集玉米碰撞聲信號(hào)的實(shí)驗(yàn)裝置,實(shí)驗(yàn)材料,對(duì)碰撞聲信號(hào)進(jìn)行特征分析�；跁r(shí)頻等傳統(tǒng)提取特征方法所提取的特征相對(duì)比較單一,不能全面反映信號(hào)的本質(zhì)特性,而且大部分特征反映的是信號(hào)的整體特性,而忽略信號(hào)的局部特征。因此提出總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和多域融合方法,EEMD可以將信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)處理非平穩(wěn)信號(hào),抑制模態(tài)混疊和分析信號(hào)的局部特性。采用時(shí)域、頻域、希爾伯特域的多于融合特征可以避免提取特征的單一化,將提取的特征作為PSO-SVM的輸入。PSO-SVM目的是找到SVM中的最佳參數(shù),用于克服參數(shù)設(shè)定的不確定性和隨機(jī)性。經(jīng)過實(shí)驗(yàn),多域...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１實(shí)驗(yàn)采集裝置??Ｆｉｇ．２－１?Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ?ａｐｐａｒａｔｕｓ??

第２章玉米碰撞聲信號(hào)采集裝置和實(shí)驗(yàn)材料??２．１實(shí)驗(yàn)裝置??圖２－１為玉米碰撞聲信號(hào)的采集裝置，該裝置包括以下４個(gè)部分：玉米振動(dòng)給??料機(jī)、麥克風(fēng)、碰撞板、帶聲卡的計(jì)算機(jī)組成。玉米振動(dòng)給料機(jī)實(shí)現(xiàn)將玉米轉(zhuǎn)化??成一縱列玉米粒流的形式落下。麥克風(fēng)采用舒爾ＢＧ４．１專業(yè)麥克風(fēng)采集玉米碰....

圖２－２玉米的３種品級(jí)⑻完好粒（ｂ）蟲蛀粒（ｃ）霉變粒??

經(jīng)過一段時(shí)間的儲(chǔ)存，玉米的帶菌量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其它禾谷類糧食。在儲(chǔ)藏過??程中，容易出現(xiàn)霉菌和蟲害現(xiàn)象，降低了玉米的品級(jí)，影響食用和銷售。??實(shí)驗(yàn)所用的玉米粒樣本包括完好粒、蟲蛀粒和霉變粒３種品級(jí)，如圖２－２所示。??實(shí)驗(yàn)共用８４０粒玉米粒，其中完好粒、蟲蛀粒和霉變粒分別為２８０粒。....

圖２＿３碰撞聲信號(hào)時(shí)域圖（ａ）完好粒（ｂ）蟲蛀粒（ｃ）霉變粒??

經(jīng)過一段時(shí)間的儲(chǔ)存，玉米的帶菌量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其它禾谷類糧食。在儲(chǔ)藏過??程中，容易出現(xiàn)霉菌和蟲害現(xiàn)象，降低了玉米的品級(jí)，影響食用和銷售。??實(shí)驗(yàn)所用的玉米粒樣本包括完好粒、蟲蛀粒和霉變粒３種品級(jí)，如圖２－２所示。??實(shí)驗(yàn)共用８４０粒玉米粒，其中完好粒、蟲蛀粒和霉變粒分別為２８０粒。....

圖３－３平均振幅改變散點(diǎn)圖（ａ）ＩＭＦｌ（ｂ）ＩＭＦ２（ｃ）丨ＭＦ３（ｄ）ＩＭＦ４??Ｆｉｇ．３?

?ｌＵ?ｕ?＾?（３－１２）??［０?ｘ?＜?ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ?．??對(duì)于每一＂ｆ－?ＩＭＦ分量，圖３－４分別展；ｒ？三類碰撞聲信號(hào)的Ｗｉｌｓｏｎ振幅均值圖??的變化情況。從這個(gè)均值圖中可以看出，三類碰撞聲的ＷＡＭＰ的變化趨勢是相似??的，在前１階ＩＭＦ分量時(shí)，完好粒的ＷＡＭＰ....

本文編號(hào)：3909208