计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2013年
17期
213-216,270
,共5页
碰撞声%希尔伯特-黄变换(HHT)方法%反向传播(BP)神经网络
踫撞聲%希爾伯特-黃變換(HHT)方法%反嚮傳播(BP)神經網絡
팽당성%희이백특-황변환(HHT)방법%반향전파(BP)신경망락
impact acoustic signal%Hilbert-Huang Transform(HHT)%Back Propagation(BP)neural network
采用希尔伯特-黄变换方法分析了小麦完好粒、虫害粒和霉变粒的碰撞声信号，提取了3种类型的声信号在频域的5个特征量，使用BP神经网络进行分类，得到较好的识别结果。实验结果表明，不同类型小麦碰撞声信号在频域存在较大差异，此项研究为实现小麦颗粒的自动识别提供了可行方法。
採用希爾伯特-黃變換方法分析瞭小麥完好粒、蟲害粒和黴變粒的踫撞聲信號，提取瞭3種類型的聲信號在頻域的5箇特徵量，使用BP神經網絡進行分類，得到較好的識彆結果。實驗結果錶明，不同類型小麥踫撞聲信號在頻域存在較大差異，此項研究為實現小麥顆粒的自動識彆提供瞭可行方法。
채용희이백특-황변환방법분석료소맥완호립、충해립화매변립적팽당성신호，제취료3충류형적성신호재빈역적5개특정량，사용BP신경망락진행분류，득도교호적식별결과。실험결과표명，불동류형소맥팽당성신호재빈역존재교대차이，차항연구위실현소맥과립적자동식별제공료가행방법。
This paper uses HHT method to analyze the impact acoustic signal of un-damaged kernels, IDK and moldy damaged kernels, extracts five characteristic features from three types of wheat kernels, and classifies the wheat kernels with BP neural network, gets a good recognition result in the end. The experimental result shows that each type of wheat kernels is much different from other types in frequency domain. The research provides a feasible method for the wheat kernels identification and separation.
