MATLAB在植物电信号降噪处理中的应用

植物电信号具有复杂性和时变非稳态特性，在获取有用信号前，需要对原始信号进行预处理，并将采集的信号严格地限制在有用的频段内。首先对信号进行低通滤波，以抑制高频噪声；然后采用陷波滤波器消除因测试环境中的有源设备而引起的50 Hz工频干扰。另外，采用小波降噪的方法处理采集的信号，更容易地分离出噪声或其他不需要的信息。通过MATLAB语言进行编程，设计数字滤波器，对信号进行预处理，并且用小波分析方法对信号进行分析，实现了降噪和去除干扰的目的，从而对植物电信号进行有效的分析。      

林下参光照强度实时监控系统

为了自动实时监测和记录林下参基地光环境的光照强度,利用TSL2561对可见光敏感特性、ATMega16L具备I2C和SPI总线功能,设计了单个主机、10个从机组成的林下参光照强度实时监控系统。主机利用通讯总线外挂10个从机,通过2~10号从机采集9个林下试验单元单点光照强度。通过5套由单个主机、10个从机组成的系统组合,实现对试验单元多点测试。利用MATLAB设计上位机控制系统,实现实时调整试验单元光照强度数据采集的采样周期,通过对比以10、20、30、40、50、60 min为采样周期获取的数据,得出30 min作为采样周期,可以真实反映数据变化趋势且采样点最少。整个系统实现了作为所测地区光照强度数据库的功能,为后续建立林下光环境预测模型和分析人参光合作用变化规律提供保障。     

光合有效辐射预测模型的核函数组合优化

以林下参种植基地光合有效辐射( PAR)、散射辐射(PFDdif)和直射辐射(PFDdir)为研究对象,以支持向量机linear核函数(k1)、polynomial核函数(k2)、radial basis function核函数(k3)为基础,构建新核函数.使用K-fold交叉验证方法,利用粒子群算法(PSO)对惩罚参数c和g值优化.试验结果表明,利用grid search算法设定惩罚参数c为16和g值为1时,通过比较相关系数及符合拟合均衡原则下,选出以0.2k1+0.8k2核函数而构建的光合有效辐射预测模型效果最佳,对由PAR、PFDdir和PFDdif数据组成的预测集1和预测集2拟合程度分别为89.213 2％和81.789 6％.利用粒子群算法对惩罚参数c和g值优化后,预测模型对预测集1拟合程度达到92.156 0％,对预测集2拟合程度达到90.036 0％.可见,采用0.2k1+0.8k2核函数和PSO的支持向量机预测模型对PAR具备预测能力.