[發明專利]一種小麥自發生物光子輻射信號的分析方法及裝置

有效

• 申請號: 201710582281.X
• 申請日: 2017-07-17
• 公開（公告）號: CN107368804B
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發明（設計）人: 喬麗紅;賈曼曼;梁義濤
• 申請（專利權）人: 河南工業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 鄭州睿信知識產權代理有限公司 41119
• 代理人: 陳浩

1.一種小麥自發生物光子輻射信號的分析方法，其特征在于，包括如下步驟：

1)獲取小麥的自發生物光子輻射信號；

2)采用總體平均經驗模態分解方法將小麥自發生物光子輻射信號進行分解，得到每一階的固有模態分量；

3)將各階的固有模態分量進行處理，得到一組表征小麥的自發生物光子輻射信號特性的參數；

步驟2)包括：

A)在小麥的自發生物光子輻射信號中加入n組正負成對的輔助白噪聲，得到2n個信號；

B)對每一個信號做經驗模態分解，每個信號得到一組固有模態分量，其中第i個信號的第j個分量為c_ij；

C)通過多組分量組合的方式得到分解的結果：

其中，IMF_j為全體平均經驗模態分解最終得到的第j個固有模態分量。

2.根據權利要求1所述的小麥自發生物光子輻射信號的分析方法，其特征在于，還包括在獲取小麥的自發生物光子輻射信號后，將小麥的自發生物光子輻射信號進行預處理的步驟：去除小麥的自發生物光子輻射信號的奇異值；去除儀器產生的本底噪聲；進行小波去噪。

3.根據權利要求2所述的小麥自發生物光子輻射信號的分析方法，其特征在于，采用db4小波、三層分解和硬閾值法來進行小波去噪。

4.根據權利要求1所述的小麥自發生物光子輻射信號的分析方法，其特征在于，所述固有模態分量滿足的約束條件為：在整個信號范圍內，其極值點數目和過零點數目必須相等或至多相差一個；對信號上的任意一點，由信號的局部極大值點定義的上包絡線和信號的局部極小值點定義的下包絡線的平均值為零。

5.根據權利要求1所述的小麥自發生物光子輻射信號的分析方法，其特征在于，步驟3)包括：

a)將各階的固有模態分量進行Hilbert變換，得到小麥的自發生物光子輻射信號的Hilbert譜；

b)將Hilbert譜進行時間上的積分，得到小麥的自發生物光子輻射信號的Hilbert邊際譜；

c)根據小麥的自發生物光子輻射信號的Hilbert譜和Hilbert邊際譜，得到一組表征小麥的自發生物光子輻射信號特性的參數。

6.根據權利要求5所述的小麥自發生物光子輻射信號的分析方法，其特征在于，所述表征小麥的自發生物光子輻射信號特性的參數包括譜重心頻率、譜邊緣頻率、分頻段頻譜幅值所占比重和各階固有模態分量的能量比重中的至少一種。

7.根據權利要求6所述的小麥自發生物光子輻射信號的分析方法，其特征在于，所述譜重心頻率為信號幅值按頻率的分布重心，計算公式為：

其中，f為頻率值，f_g為譜重心頻率，f₁到f₂為頻率范圍，|A(f)|為邊際譜的幅值；

所述譜邊緣頻率為某一頻率，其中，分布在邊際譜0Hz到所述某一頻率時的信號幅值占信號總幅值的95％；

所述分頻段頻譜幅值所占比重為將Hilbert邊際譜分為至少兩個頻段后，各頻段幅值所占總幅值的百分比；

所述各階固有模態分量的能量比重為各階固有模態分量的能量占信號總能的比重，計算公式為：

其中，E_i為各階固有模態分量的能量，E為信號的總能量；b_i為各階固有模態分量的能量比重。