基于模糊最优小波包的植物胁迫因子识别

为了正确地识别植物常见的胁迫种类,以采集的正常状态和7种胁迫下的植物电信号为样本,结合小波包分解提取特征值能力强的优点,应用模糊准则来优化小波包分解,提取植物电信号中的最优小波包基能量值构成特征集,应用更适合处理模糊的、非线性信号的BP神经网络作为分类器,以实现对不同逆境因子类型的识别。首先利用小波包对采集的植物电信号进行降噪预处理,然后列举了样本经基于模糊准则的小波包处理后各小波包基上的能量样本值,绘制了特征分布图,最后通过对芦荟、碧玉、虎皮兰和蟹爪兰4种植物所处7种胁迫的判断,以统计特征值作为对照,采用所提方法胁迫平均识别率达到95.95%,验证了此方法的准确性和可行性。