一種基于振動(dòng)信息的植物缺水檢測(cè)裝置及其方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于振動(dòng)信息的植物缺水檢測(cè)裝置及其方法，涉及植物缺水檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，本裝置包括一測(cè)距模塊、一單片機(jī)模塊、一繼電器、一電磁閥、一氣泵、一進(jìn)氣軟管、一出氣軟管、一固定支架、一固定桿、一電腦以及植物檢測(cè)軟件系統(tǒng)，單片機(jī)模塊通過改變高低電平來驅(qū)動(dòng)繼電器打開，控制電磁閥導(dǎo)通，使氣泵內(nèi)的壓縮空氣通過進(jìn)氣軟管和出氣軟管來吹擊植物葉片并使其振動(dòng)，測(cè)距模塊采集此植物葉片振動(dòng)信號(hào)并通過單片機(jī)模塊進(jìn)行AD轉(zhuǎn)換后傳遞到電腦中，通過功率譜處理及模式識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)植物的缺水檢測(cè)，本發(fā)明能用于植物在缺水檢測(cè)過程中的高精度無損檢測(cè)。
【專利說明】
一種基于振動(dòng)信息的植物缺水檢測(cè)裝置及其方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種農(nóng)業(yè)水分檢測(cè)設(shè)備及方法，尤其是基于振動(dòng)信息的植物缺水檢測(cè) 裝置及其方法，屬于植物缺水檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 水資源短缺是影響我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要因素。在工廠化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，為實(shí)現(xiàn) 高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)，必須提高對(duì)旱情的診斷和調(diào)控技術(shù)。水分對(duì)于植物生長(zhǎng)至關(guān)重要，而對(duì)于植物 是否缺水通過肉眼較難觀測(cè)。現(xiàn)有植物缺水診斷方法有形態(tài)檢測(cè)法、土壤含水量檢測(cè)法、電 號(hào)檢測(cè)法等。
[0003] 其中，形態(tài)檢測(cè)法方面，專利"基于計(jì)算機(jī)視覺及物聯(lián)網(wǎng)的植物生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè) 系統(tǒng)"（CN102564593A)公開了一種基于計(jì)算機(jī)視覺及物聯(lián)網(wǎng)的植物生長(zhǎng)狀況監(jiān)測(cè)系統(tǒng)， P. Foucher 等（2004)在論文"Morphological image analysis for the detection of water stress in potted forsythia?"中研究了在人工視覺識(shí)別下說明水分脅迫條件下植 物的整個(gè)形態(tài)發(fā)展。以上兩種方法或系統(tǒng)所涉形態(tài)監(jiān)測(cè)方法嚴(yán)格限制于固定的條件如植物 種類等。
[0004] 其中，電信號(hào)檢測(cè)法方面，鮑一丹等（2005)在論文"基于葉片電特性和葉水勢(shì)的 植物缺水度研究"中研究了植物缺水信息與植物葉片電特性和葉水勢(shì)之間的變化規(guī)律。但 該方法測(cè)量的電壓值易受澆灌植物的水或培養(yǎng)基中離子量影響而不準(zhǔn)確。
[0005] 其中，土壤含水量檢測(cè)法方面，專利"一種植物缺水檢測(cè)灌溉裝 置"（CN201174917Y)公開了一種基于電阻絲阻值變化的檢測(cè)電路的植物缺水檢測(cè)灌溉裝 置。但是該檢測(cè)系統(tǒng)較難實(shí)時(shí)檢測(cè)出植物缺水情況。
[0006] 所以，上述利用形態(tài)檢測(cè)、電信號(hào)檢測(cè)、土壤含水量檢測(cè)的植物缺水檢測(cè)方法在進(jìn) 行植物缺水檢測(cè)時(shí)具有植物種類限制、準(zhǔn)確率較低的不足。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0007] 本發(fā)明旨在提供一種基于振動(dòng)信息的植物缺水檢測(cè)裝置及其方法，通過氣體沖擊 植物葉片的方式來進(jìn)行植物缺水檢測(cè)，克服現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)植物缺水檢測(cè)中植物種類限制、 準(zhǔn)確率較低的問題。
[0008] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：一測(cè)距模塊、一單片機(jī)模塊、一繼電 器、一電磁閥、一氣泵、一進(jìn)氣軟管、一出氣軟管、一固定支架、一固定桿、一電腦以及植物檢 測(cè)軟件系統(tǒng)，所述的植物檢測(cè)軟件系統(tǒng)包括信號(hào)采集模塊、信號(hào)處理模塊、信號(hào)特征提取模 塊、模式識(shí)別模塊以及顯示模塊；其中，固定桿固定在固定支架上，測(cè)距模塊固定在固定桿 上，測(cè)距模塊位于植物葉片上方，測(cè)距模塊通過電線與單片機(jī)模塊相連，單片機(jī)模塊通過數(shù) 據(jù)線與電腦USB 口相連，單片機(jī)模塊通過電線與繼電器接入端相連，繼電器輸出端通過電 線與電磁閥相連，進(jìn)氣軟管一端連接到電磁閥進(jìn)氣端，另一端連接到氣泵上，出氣軟管一端 固定在固定支架上，另一端連接到電磁閥出氣端，電腦USB 口為單片機(jī)模塊提供電源并與 單片機(jī)模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，單片機(jī)模塊通過改變高低電平來驅(qū)動(dòng)繼電器打開，控制電磁閥 導(dǎo)通，使氣泵內(nèi)的壓縮空氣通過進(jìn)氣軟管和出氣軟管來吹擊植物葉片并使其振動(dòng)，測(cè)距模 塊采集此植物葉片振動(dòng)信號(hào)輸入到單片機(jī)模塊，單片機(jī)模塊將此信號(hào)AD轉(zhuǎn)換后傳輸?shù)诫?腦USB 口，信號(hào)采集模塊采集電腦USB 口的植物葉片振動(dòng)信號(hào)，并通過植物檢測(cè)軟件系統(tǒng)的 信號(hào)處理模塊、信號(hào)特征提取模塊、模式識(shí)別模塊進(jìn)行處理，模式識(shí)別模塊進(jìn)行處理后送到 顯示模塊顯示。
[0009] -種基于振動(dòng)信息的植物缺水檢測(cè)方法：將植物葉片放置于測(cè)距模塊下方，氣泵 接通電源工作，單片機(jī)模塊驅(qū)動(dòng)繼電器打開，控制電磁閥導(dǎo)通0.5秒，氣泵內(nèi)壓縮空氣在這 〇. 5秒內(nèi)通過進(jìn)氣軟管輸入到電磁閥并由出氣軟管輸出吹擊植物葉片表面，同時(shí)測(cè)距模塊 采集此植物葉片振動(dòng)信號(hào)輸入到單片機(jī)模塊，單片機(jī)模塊將此信號(hào)AD轉(zhuǎn)換后傳輸?shù)诫娔X USB 口，信號(hào)采集模塊采集電腦USB 口的植物葉片振動(dòng)信號(hào)，并依此傳輸給信號(hào)處理模塊、 信號(hào)特征提取模塊、模式識(shí)別模塊進(jìn)行處理，模式識(shí)別模塊的處理結(jié)果傳送到顯示模塊進(jìn) 行顯示。
[0010] 本發(fā)明所述的信號(hào)處理模塊的工作過程為：
[0011] 步驟①：通過matlab軟件中的wavedec小波函數(shù)對(duì)采集到的植物葉片振動(dòng)信號(hào)進(jìn) 行濾波后存為數(shù)組S ;
[0012] 步驟②：通過matlab軟件中的pwelch函數(shù)進(jìn)行分段重疊點(diǎn)數(shù)為50, FFT點(diǎn)數(shù)為 160的Welch功率譜處理，得到處理后的植物葉片振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)；
[0013] 本發(fā)明所述的信號(hào)特征提取模塊的工作過程為：
[0014] 步驟1 :對(duì)不同水脅迫時(shí)的植物葉片進(jìn)行多次振動(dòng)信號(hào)采集，設(shè)定數(shù)值n為總振動(dòng) 信號(hào)采集次數(shù)；
[0015] 步驟2 :植物葉片振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)經(jīng)過信號(hào)處理模塊處理后存為數(shù)組Si ;
[0016] 步驟3 :通過matlab軟件中的princomp函數(shù)找出數(shù)組Si的前2個(gè)主成分頻率；
[0017] 步驟4 :根據(jù)這2個(gè)主成分頻率，從數(shù)組Si中提取三個(gè)特征值XI、X2、X3,其中，所 述XI、X2、X3分別為最大主峰峰值、最大主峰峰值所對(duì)應(yīng)的頻率、三個(gè)最大主峰峰值的平均 值，計(jì)算公式如下：
[0018] XI = Max (Si)
[0019] X2 = fnax(Si)
[0021] 本發(fā)明所述的模式識(shí)別模塊的工作過程為：
[0022] 將n組XI、X2、X3輸入到"植物缺水檢測(cè)模型"，其中"植物缺水檢測(cè)模型"采用多 輸入單輸出的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFNN)分類模型，RBFNN網(wǎng)的參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整過程按照 以下步驟計(jì)算：
[0023] 設(shè)定數(shù)值k = 0,設(shè)定三維數(shù)組A和三維數(shù)組B ;
[0024] 步驟a :等待輸入新的XI、X2、X3 ;
[0025] 步驟b :如果k彡20,則A[k] = Xl、X2、X3，k = k+1，轉(zhuǎn)入步驟a ;否則如果k > 20 則轉(zhuǎn)入步驟c ;
[0026] 步驟 c :B[20] = XI、X2、X3,設(shè)定數(shù)值 m = 1，B[20_m] = A[k_m];
[0027] 步驟d :如果m < 21，則轉(zhuǎn)入步驟c，否則轉(zhuǎn)入步驟e ;
[0028] 步驟e :用數(shù)組B作為輸入不同含水量植物特征序列，訓(xùn)練RBFNN網(wǎng)的參數(shù)；
[0029] 步驟f :通過RBFNN網(wǎng)計(jì)算出不同含水量植物對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，即植物是否缺水預(yù) 測(cè)值；
[0030] 步驟g :k = k+1，轉(zhuǎn)入到步驟a ;
[0031] 其中，步驟e中的RBFNN網(wǎng)參數(shù)訓(xùn)練只需訓(xùn)練光滑因子即可，訓(xùn)練方法按照以下步 驟：
[0032] (i)令光滑因子以增量在一定的范圍內(nèi)遞增變化；
[0033] (ii)在學(xué)習(xí)樣本中，除去1個(gè)樣本，用剩余的樣本訓(xùn)練RBFNN，用這1個(gè)樣本進(jìn)行 測(cè)試；
[0034] (iii)用構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算測(cè)試樣本的誤差絕對(duì)值，即預(yù)測(cè)誤差；
[0035] (iiii)重復(fù)步驟（ii)、（iii)，直到所有的訓(xùn)練樣本都有一次用于測(cè)試，求得預(yù)測(cè) 誤差的平均值并將其作為尋優(yōu)的目標(biāo)函數(shù)E ;
[0036] 本發(fā)明所述的顯示模塊的工作過程為：當(dāng)模式識(shí)別模塊輸出為1時(shí)顯示為植物缺 水狀態(tài)，當(dāng)模式識(shí)別模塊輸出為〇時(shí)，顯示為植物水分充足狀態(tài)。
[0037] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果如下：
[0038] 現(xiàn)有植物缺水檢測(cè)方法，如通過形態(tài)檢測(cè)法、土壤含水量檢測(cè)法和電信號(hào)檢測(cè)法 等，雖然可以對(duì)植物水分進(jìn)行無損檢測(cè)，但具有植物種類限制、準(zhǔn)確率較低的不足。
[0039] 本發(fā)明通過氣體沖擊植物葉片的方式來進(jìn)行植物缺水檢測(cè)，通過單片機(jī)模塊驅(qū)動(dòng) 繼電器打開從而控制電磁閥導(dǎo)通，通過信號(hào)處理模塊對(duì)植物葉片振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理，通過 信號(hào)特征提取模塊提取不同水脅迫時(shí)的植物葉片特征，通過模式識(shí)別模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)待測(cè)植物 是否缺水的預(yù)測(cè)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)植物是否缺水的高精度無損檢測(cè)。
【附圖說明】
[0040] 圖1是基于振動(dòng)信息的植物缺水檢測(cè)裝置結(jié)構(gòu)示意圖；
[0041] 圖2是植物檢測(cè)軟件系統(tǒng)內(nèi)部模塊連接框圖；
[0042] 圖1中，1.測(cè)距模塊；2.單片機(jī)模塊；3.繼電器；4.電磁閥；5.氣泵；6.進(jìn)氣軟 管；7.出氣軟管；8.固定支架；9、固定桿；10.電腦；11.植物檢測(cè)軟件系統(tǒng)；12.電腦USB 口； 13.植物葉片。
【具體實(shí)施方式】
[0043] 下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明。
[0044] 實(shí)施例1
[0045] 如圖1所示，一種基于振動(dòng)信息的植物缺水檢測(cè)裝置：
[0046] 其包括一測(cè)距模塊1、一單片機(jī)模塊2、一繼電器3、一電磁閥4、一氣泵5、一進(jìn)氣軟 管6、一出氣軟管7、一固定支架8、一固定桿9、一電腦10以及植物檢測(cè)軟件系統(tǒng)11，所述的 植物檢測(cè)軟件系統(tǒng)11包括信號(hào)采集模塊、信號(hào)處理模塊、信號(hào)特征提取模塊、模式識(shí)別模 塊以及顯示模塊；其中，固定桿9固定在固定支架8上，測(cè)距模塊1固定在固定桿9上，測(cè)距 模塊1位于植物葉片13上方，測(cè)距模塊1通過電線與單片機(jī)模塊2相連，單片機(jī)模塊2通 過數(shù)據(jù)線與電腦USB 口 12相連，單片機(jī)模塊2通過電線與繼電器3接入端相連，繼電器3 輸出端通過電線與電磁閥4相連，進(jìn)氣軟管6 -端連接到電磁閥4進(jìn)氣端，另一端連接到氣 泵5上，出氣軟管7 -端固定在固定支架8上，另一端連接到電磁閥4出氣端，電腦USB 口 12為單片機(jī)模塊2提供電源并與單片機(jī)模塊2進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，單片機(jī)模塊2通過改變高低 電平來驅(qū)動(dòng)繼電器3打開，控制電磁閥4導(dǎo)通，使氣泵5內(nèi)的壓縮空氣通過進(jìn)氣軟管6和出 氣軟管7來吹擊植物葉片13并使其振動(dòng)，測(cè)距模塊1采集此植物葉片振動(dòng)信號(hào)輸入到單片 機(jī)模塊2,單片機(jī)模塊2將此信號(hào)AD轉(zhuǎn)換后傳輸?shù)诫娔XUSB 口 12,信號(hào)采集模塊采集電腦 USB 口 12的植物葉片振動(dòng)信號(hào)，并通過植物檢測(cè)軟件系統(tǒng)11的信號(hào)處理模塊、信號(hào)特征提 取模塊、模式識(shí)別模塊進(jìn)行處理，模式識(shí)別模塊進(jìn)行處理后送到顯示模塊顯示。
[0047] 實(shí)施例2
[0048] 如圖2所示，本發(fā)明中植物檢測(cè)軟件系統(tǒng)，其包括信號(hào)采集模塊、信號(hào)處理模塊、 信號(hào)特征提取模塊、模式識(shí)別模塊以及顯示模塊。
[0049] 實(shí)施例3
[0050] -種基于振動(dòng)信息的植物缺水檢測(cè)方法：將植物葉片放置于測(cè)距模塊下方，氣泵 接通電源工作，單片機(jī)模塊驅(qū)動(dòng)繼電器打開，控制電磁閥導(dǎo)通0.5秒，氣泵內(nèi)壓縮空氣在這 〇. 5秒內(nèi)通過進(jìn)氣軟管輸入到電磁閥并由出氣軟管輸出吹擊植物葉片表面，同時(shí)測(cè)距模塊 采集此植物葉片振動(dòng)信號(hào)輸入到單片機(jī)模塊，單片機(jī)模塊將此信號(hào)AD轉(zhuǎn)換后傳輸?shù)诫娔X USB 口，信號(hào)采集模塊采集電腦USB 口的植物葉片振動(dòng)信號(hào)，并依此傳輸給信號(hào)處理模塊、 信號(hào)特征提取模塊、模式識(shí)別模塊進(jìn)行處理，模式識(shí)別模塊的處理結(jié)果傳送到顯示模塊進(jìn) 行顯示。
[0051] 實(shí)施例4
[0052] 本發(fā)明中信號(hào)處理模塊的工作過程為：
[0053] 步驟①：通過matlab軟件中的wavedec小波函數(shù)對(duì)采集到的植物葉片振動(dòng)信號(hào)進(jìn) 行濾波后存為數(shù)組S ;
[0054] 步驟②：通過matlab軟件中的pwelch函數(shù)進(jìn)行分段重疊點(diǎn)數(shù)為50, FFT點(diǎn)數(shù)為 160的Welch功率譜處理，得到處理后的植物葉片振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)。
[0055] 實(shí)施例5
[0056] 本發(fā)明中信號(hào)特征提取模塊的工作過程為：
[0057] 步驟1 :對(duì)不同水脅迫時(shí)的植物葉片進(jìn)行多次振動(dòng)信號(hào)采集，設(shè)定數(shù)值n為總振動(dòng) 信號(hào)采集次數(shù)；
[0058] 步驟2 :植物葉片振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)經(jīng)過信號(hào)處理模塊處理后存為數(shù)組Si ;
[0059] 步驟3 :通過matlab軟件中的princomp函數(shù)找出數(shù)組Si的前2個(gè)主成分頻率；
[0060] 步驟4 :根據(jù)這2個(gè)主成分頻率，從數(shù)組Si中提取三個(gè)特征值XI、X2、X3,其中，所 述XI、X2、X3分別為最大主峰峰值、最大主峰峰值所對(duì)應(yīng)的頻率、三個(gè)最大主峰峰值的平均 值，計(jì)算公式如下：
[0061] XI = Max (Si)
[0062] X2 = fnax(Si)
[0064] 實(shí)施例6
[0065] 本發(fā)明中模式識(shí)別模塊的工作過程為：
[0066] 將n組XI、X2、X3輸入到"植物缺水檢測(cè)模型"，其中"植物缺水檢測(cè)模型"采用多 輸入單輸出的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFNN)分類模型，RBFNN網(wǎng)的參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整過程按照 以下步驟計(jì)算：
[0067] 設(shè)定數(shù)值k = 0,設(shè)定三維數(shù)組A和三維數(shù)組B ;
[0068] 步驟a :等待輸入新的XI、X2、X3 ;
[0069] 步驟b :如果k彡20,則A[k] = Xl、X2、X3，k = k+1，轉(zhuǎn)入步驟a ;否則如果k > 20 則轉(zhuǎn)入步驟c ;
[0070] 步驟 c :B[20] = XI、X2、X3,設(shè)定數(shù)值 m = 1，B[20_m] = A[k_m];
[0071] 步驟d :如果m < 21，則轉(zhuǎn)入步驟c，否則轉(zhuǎn)入步驟e ;
[0072] 步驟e :用數(shù)組B作為輸入不同含水量植物特征序列，訓(xùn)練RBFNN網(wǎng)的參數(shù)；
[0073] 步驟f :通過RBFNN網(wǎng)計(jì)算出不同含水量植物對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，即植物是否缺水預(yù) 測(cè)值；
[0074] 步驟g :k = k+1，轉(zhuǎn)入到步驟a ;
[0075] 其中，步驟e中的RBFNN網(wǎng)參數(shù)訓(xùn)練只需訓(xùn)練光滑因子即可，訓(xùn)練方法按照以下步 驟：
[0076] (i)令光滑因子以增量在一定的范圍內(nèi)遞增變化；
[0077] (ii)在學(xué)習(xí)樣本中，除去1個(gè)樣本，用剩余的樣本訓(xùn)練RBFNN，用這1個(gè)樣本進(jìn)行 測(cè)試；
[0078] (iii)用構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算測(cè)試樣本的誤差絕對(duì)值，即預(yù)測(cè)誤差；
[0079] (iiii)重復(fù)步驟（ii)、（iii)，直到所有的訓(xùn)練樣本都有一次用于測(cè)試，求得預(yù)測(cè) 誤差的平均值并將其作為尋優(yōu)的目標(biāo)函數(shù)E。
[0080] 實(shí)施例7
[0081] 本發(fā)明中顯示模塊的工作過程為：當(dāng)模式識(shí)別模塊輸出為1時(shí)顯示為植物缺水狀 態(tài)，當(dāng)模式識(shí)別模塊輸出為〇時(shí)，顯示為植物水分充足狀態(tài)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于振動(dòng)信息的植物缺水檢測(cè)裝置，其特征在于：包括一測(cè)距模塊1、一單片機(jī) 模塊2、一繼電器3、一電磁閥4、一氣泵5、一進(jìn)氣軟管6、一出氣軟管7、一固定支架8、一固 定桿9、一電腦10以及植物檢測(cè)軟件系統(tǒng)11，所述的植物檢測(cè)軟件系統(tǒng)11包括信號(hào)采集模 塊、信號(hào)處理模塊、信號(hào)特征提取模塊、模式識(shí)別模塊以及顯示模塊；其中，固定桿9固定在 固定支架8上，測(cè)距模塊1固定在固定桿9上，測(cè)距模塊1位于植物葉片13上方，測(cè)距模塊 1通過電線與單片機(jī)模塊2相連，單片機(jī)模塊2通過數(shù)據(jù)線與電腦USB 口 12相連，單片機(jī)模 塊2通過電線與繼電器3接入端相連，繼電器3輸出端通過電線與電磁閥4相連，進(jìn)氣軟管 6 -端連接到電磁閥4進(jìn)氣端，另一端連接到氣泵5上，出氣軟管7 -端固定在固定支架8 上，另一端連接到電磁閥4出氣端，電腦USB 口 12為單片機(jī)模塊2提供電源并與單片機(jī)模 塊2進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。2. -種基于振動(dòng)信息的植物缺水檢測(cè)方法，其特征在于：將植物葉片放置于測(cè)距模塊 下方，氣泵接通電源工作，單片機(jī)模塊驅(qū)動(dòng)繼電器打開，控制電磁閥導(dǎo)通0.5秒，氣泵內(nèi)壓 縮空氣在這0. 5秒內(nèi)通過進(jìn)氣軟管輸入到電磁閥并由出氣軟管輸出吹擊植物葉片表面，同 時(shí)測(cè)距模塊采集此植物葉片振動(dòng)信號(hào)輸入到單片機(jī)模塊，單片機(jī)模塊將此信號(hào)AD轉(zhuǎn)換后 傳輸?shù)诫娔XUSB 口，信號(hào)采集模塊采集電腦USB 口的植物葉片振動(dòng)信號(hào)，并依此傳輸給信號(hào) 處理模塊、信號(hào)特征提取模塊、模式識(shí)別模塊進(jìn)行處理，模式識(shí)別模塊的處理結(jié)果傳送到顯 示模塊進(jìn)行顯示； 2. 1根據(jù)權(quán)利要求2所述的信號(hào)處理模塊，其特征為按照以下步驟工作： 步驟①：通過matlab軟件中的wavedec小波函數(shù)對(duì)采集到的植物葉片振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾 波后存為數(shù)組S ; 步驟②：通過matlab軟件中的pwelch函數(shù)進(jìn)行分段重疊點(diǎn)數(shù)為50, FFT點(diǎn)數(shù)為160的 Welch功率譜處理，得到處理后的植物葉片振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)； 2. 2根據(jù)權(quán)利要求2所述的信號(hào)特征提取模塊，其特征為按照以下步驟工作： 步驟1 :對(duì)不同水脅迫時(shí)的植物葉片進(jìn)行多次振動(dòng)信號(hào)采集，設(shè)定數(shù)值η為總振動(dòng)信號(hào) 采集次數(shù)； 步驟2 :植物葉片振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)經(jīng)過信號(hào)處理模塊處理后存為數(shù)組Si ; 步驟3 :通過matlab軟件中的princomp函數(shù)找出數(shù)組Si的前2個(gè)主成分頻率； 步驟4 :根據(jù)這2個(gè)主成分頻率，從數(shù)組Si中提取三個(gè)特征值Xl、X2、X3,其中，所述XI、 X2、X3分別為最大主峰峰值、最大主峰峰值所對(duì)應(yīng)的頻率、三個(gè)最大主峰峰值的平均值，計(jì) 算公式如下：2. 3根據(jù)權(quán)利要求2所述的模式識(shí)別模塊，其特征為按照以下步驟工作： 將η組Xl、X2、X3輸入到"植物缺水檢測(cè)模型"，其中"植物缺水檢測(cè)模型"采用多輸入 單輸出的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBFNN)分類模型，RBFNN網(wǎng)的參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整過程按照以下 步驟計(jì)算： 設(shè)定數(shù)值k = 0,設(shè)定三維數(shù)組A和三維數(shù)組B ; 步驟a :等待輸入新的XI、X2、X3 ; 步驟b :如果k彡20,則A[k] = X1、X2、X3, k = k+Ι，轉(zhuǎn)入步驟a ;否則如果k > 20則 轉(zhuǎn)入步驟c ; 步驟(3山[20]=父1、父2、父3，設(shè)定數(shù)值111=1，8[2〇11]=八[1^11]; 步驟d :如果m < 21，則轉(zhuǎn)入步驟c，否則轉(zhuǎn)入步驟e ; 步驟e :用數(shù)組B作為輸入不同含水量植物特征序列，訓(xùn)練RBFNN網(wǎng)的參數(shù)； 步驟f :通過RBFNN網(wǎng)計(jì)算出不同含水量植物對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，即植物是否缺水預(yù)測(cè) 值； 步驟g :k = k+1，轉(zhuǎn)入到步驟a ; 其中，步驟e中的RBFNN網(wǎng)參數(shù)訓(xùn)練只需訓(xùn)練光滑因子即可，訓(xùn)練方法按照以下步驟： (i) 令光滑因子以增量在一定的范圍內(nèi)遞增變化； (ii) 在學(xué)習(xí)樣本中，除去1個(gè)樣本，用剩余的樣本訓(xùn)練RBFNN，用這1個(gè)樣本進(jìn)行測(cè)試； (iii) 用構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算測(cè)試樣本的誤差絕對(duì)值，即預(yù)測(cè)誤差； (iiii)重復(fù)步驟（ii)、（iii)，直到所有的訓(xùn)練樣本都有一次用于測(cè)試，求得預(yù)測(cè)誤差 的平均值并將其作為尋優(yōu)的目標(biāo)函數(shù)E ; 2. 4根據(jù)權(quán)利要求2所述的顯示模塊，其特征為：當(dāng)模式識(shí)別模塊輸出為1時(shí)顯示為植 物缺水狀態(tài)，當(dāng)模式識(shí)別模塊輸出為0時(shí)，顯示為植物水分充足狀態(tài)。
【文檔編號(hào)】G01N29/04GK105891327SQ201410530931
【公開日】2016年8月24日
【申請(qǐng)日】2014年10月8日
【發(fā)明人】盧偉, 張超, 丁天華, 杜健健, 丁為民
【申請(qǐng)人】南京農(nóng)業(yè)大學(xué)