[發(fā)明專利]一種刺吸電位圖譜(EPG)波形自動(dòng)識(shí)別方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201611213717.X | 申請(qǐng)日: | 2016-12-26 |
| 公開(公告)號(hào): | CN108241840A | 公開(公告)日: | 2018-07-03 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 吳莉莉;邢玉清;潘建斌;閆風(fēng)鳴;盧少華 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 河南農(nóng)業(yè)大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06K9/00 | 分類號(hào): | G06K9/00 |
| 代理公司: | 暫無(wú)信息 | 代理人: | 暫無(wú)信息 |
| 地址: | 450002*** | 國(guó)省代碼: | 河南;41 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說(shuō)明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 自動(dòng)識(shí)別 電位圖譜 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 預(yù)處理 局部特征 特征向量 統(tǒng)計(jì)特征 儀器采集 自動(dòng)分類 分界點(diǎn) 預(yù)分類 閾值法 波段 分幀 構(gòu)建 去噪 時(shí)頻 | ||
本發(fā)明公開了一種刺吸電位圖譜(EPG)波形自動(dòng)識(shí)別方法,所述方法包括首先對(duì)EPG儀器采集的波形進(jìn)行去噪、分幀預(yù)處理;然后對(duì)EPG信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征、時(shí)頻特征和局部特征的提取,構(gòu)建特征向量;再采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)EPG波形進(jìn)行預(yù)分類識(shí)別;最后采用Arzeno差分閾值法確定EPG波段的分界點(diǎn),實(shí)現(xiàn)EPG波形地自動(dòng)識(shí)別。本發(fā)明能夠快速、準(zhǔn)確地對(duì)EPG波形進(jìn)行自動(dòng)分類識(shí)別。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及生物信號(hào)處理和模式識(shí)別技術(shù),是一種采用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)自動(dòng)識(shí)別刺吸電位圖譜(EPG)波形的方法。
背景技術(shù)
刺吸電位圖譜(Electrical Penetration Graph,EPG)技術(shù)是利用電學(xué)原理,研究刺吸式昆蟲在寄主植物上刺探和取食行為的一種技術(shù)。其原型是美國(guó)科學(xué)家McLean和Kinsey (1964) 設(shè)計(jì)的蚜蟲取食監(jiān)測(cè)系統(tǒng),之后通過(guò)Schaefers(1986)、Brown和Holbrook(1976)、Tjallingii(1978)等人對(duì)該系統(tǒng)的改進(jìn)和優(yōu)化,最終形成了現(xiàn)在較為成熟和完善的EPG技術(shù)。EPG技術(shù)精確地反映了昆蟲取食過(guò)程中產(chǎn)生的各種變化,為刺吸式昆蟲在寄主專化性、植物的抗性機(jī)制、對(duì)農(nóng)藥的抗性機(jī)理以及傳毒機(jī)制方面的研究提供了技術(shù)和方法。
EPG技術(shù)之所以可以作為研究刺吸式昆蟲取食和傳播植物病毒的重要實(shí)驗(yàn)方法,是因?yàn)镋PG的波形與昆蟲的刺探行為、唾液分泌、取食等生理過(guò)程相對(duì)應(yīng),可以通過(guò)對(duì)EPG波形的分析認(rèn)識(shí)昆蟲的取食過(guò)程和獲毒、傳毒過(guò)程等。EPG 技術(shù)最早應(yīng)用于蚜蟲取食行為的研究,結(jié)合透射電鏡、同位素示蹤、口針切割等術(shù),已明確了蚜蟲的8種基本波形及其生物學(xué)意義。這8種波形分別為np波(非刺探波)、A、B、C 波(路徑波)、pd波波(口針穿刺波)、E波(可分為El 波(韌皮部分泌唾液波)和E2 波(韌皮部取食波))、木質(zhì)部取食波( G 波) 和機(jī)械障礙波(F波)。各種波形對(duì)應(yīng)的生物學(xué)意義如下:
(1)np波
np波為電路未接通時(shí)的非刺探波形,此時(shí)蚜蟲口針未刺入植物表皮內(nèi).產(chǎn)生的波形幾近直線。
(2)A波
A波是蚜蟲口針剛與植物表面接觸時(shí)呈導(dǎo)電狀態(tài)的反映,A波總伴隨著水溶性唾液的分泌。
(3)B波
緊隨A波之后出現(xiàn),峰值較高,B波都伴隨著凝膠型唾液的分泌,凝膠型唾液能形成保護(hù)口針的唾液鞘,此時(shí)蚜蟲的口針位于表皮及薄壁組織內(nèi)。
(4)C波
B波之后C波出現(xiàn),二者沒(méi)有截然的界限,C波是EPG波中最復(fù)雜的波形。C波階段蚜蟲的口針位于表皮與微管束之間,反映的是胞外電勢(shì)水平。在判讀中,一般將一些不能明確區(qū)分的波也歸入C波,統(tǒng)計(jì)時(shí)A波,B波也歸入C波。
(5)pd波
pd波的波幅變化幅度為-180 ~ -60mV,pd波反映了蚜蟲口針刺破細(xì)胞膜時(shí)所測(cè)的膜內(nèi)外電位差。
(6)E波
E波反映了口針刺探韌皮部篩管的過(guò)程。E波可以分為E1(2~4 Hz)、E2(4~7Hz)兩個(gè)亞波和二者的混合波,E1為主動(dòng)分泌水溶性唾液到篩管中的過(guò)程,E2為蚜蟲從篩管中被動(dòng)吸收韌皮部汁液的過(guò)程。
(7)F波
F波是口針在細(xì)胞外和細(xì)胞內(nèi)穿刺過(guò)程受阻產(chǎn)生的機(jī)械障礙波, F波與寄主植物的機(jī)械抗性關(guān)系密切。
(8)G波
G波也是一種胞外水平的波形,波峰向下,G波是昆蟲在木質(zhì)部主動(dòng)吸食的波形。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于河南農(nóng)業(yè)大學(xué),未經(jīng)河南農(nóng)業(yè)大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201611213717.X/2.html,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聲明來(lái)源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 上一篇:生物辨識(shí)裝置
- 下一篇:一種防假指掌紋采集系統(tǒng)
- 同類專利
- 專利分類
G06K 數(shù)據(jù)識(shí)別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
G06K9-00 用于閱讀或識(shí)別印刷或書寫字符或者用于識(shí)別圖形,例如,指紋的方法或裝置
G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測(cè)或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個(gè)筆畫組成的,而且每個(gè)筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無(wú)須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
- 在帶有圖像輸入單元的便攜式終端中識(shí)別字符的方法
- 基于無(wú)線射頻RFID的檔案管理系統(tǒng)
- 一種防盜監(jiān)控系統(tǒng)的自動(dòng)識(shí)別控制設(shè)備
- 一種基于視頻識(shí)別的隧道運(yùn)行安全事件檢測(cè)系統(tǒng)
- 存儲(chǔ)擴(kuò)充裝置自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)及存儲(chǔ)擴(kuò)充裝置自動(dòng)識(shí)別配置方法
- 快遞物流件自動(dòng)識(shí)別分揀系統(tǒng)
- 一種基于無(wú)線技術(shù)的低功耗自動(dòng)識(shí)別終端設(shè)計(jì)方法
- 一種火車車輛、車號(hào)自動(dòng)識(shí)別裝置
- 一種火車車輛、車號(hào)自動(dòng)識(shí)別裝置及其使用方法
- 一種電商用條碼自動(dòng)識(shí)別裝置
- 基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的在線印刷品色彩質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
- 一種基于改進(jìn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載識(shí)別方法
- 圖像類別的確定方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)
- 基于遺傳算法和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程摔倒檢測(cè)方法及系統(tǒng)
- 一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本挖掘方法及裝置
- 基于分布式估計(jì)算法的手寫體數(shù)字圖像識(shí)別深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng)
- 基于細(xì)菌覓食算法優(yōu)化灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的違約概率預(yù)測(cè)方法
- 一種基于深度策略梯度的入侵檢測(cè)算法
- 一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FNN的參數(shù)優(yōu)化及應(yīng)用方法與系統(tǒng)
- 一種基于引力搜索算法優(yōu)化遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的違約概率預(yù)測(cè)方法
- 電鍍預(yù)處理溶液和電鍍預(yù)處理方法
- 鐵水預(yù)處理方法及其預(yù)處理裝置
- 預(yù)處理裝置及其預(yù)處理方法
- 預(yù)處理組件、使用該預(yù)處理組件進(jìn)行試樣的預(yù)處理的預(yù)處理裝置及包括該預(yù)處理裝置的分析系統(tǒng)
- 待測(cè)樣品預(yù)處理裝置、預(yù)處理筒及預(yù)處理方法
- 醋酸纖維卷曲預(yù)處理裝置、預(yù)處理液及預(yù)處理方法
- 預(yù)處理裝置
- 預(yù)處理濾芯
- 甘薯儲(chǔ)藏預(yù)處理設(shè)備及預(yù)處理方法
- 水樣預(yù)處理裝置、水樣預(yù)處理系統(tǒng)及水樣預(yù)處理方法





