文件名称：论文研究-小麦碰撞声信号时域建模与分类.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 13:20:27
检测方法, 碰撞声信号, 时域建模, 非线性拟合, BP神经网络
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。