西瓜是世界上种植面积较广、产量较大的一种农作物,也是人们非常喜爱的一种消暑果品。随着社会和科技的发展,人们对西瓜品质的要求越来越高,销售品质高、成熟度好的西瓜往往会带来更高的经济效益。西瓜在采摘后往往要经过运输和存储过程,瓜农和经销商就需要根据储运时间的长短,采摘不同成熟度的西瓜,以保证在销售时达到最佳的成熟度。现在对西瓜的采摘大多是由人工根据经验判断西瓜的成熟度,由于个人经验、状态等各种因素会导致较大的偏差。另外,用户(包括商贩等)在市场或田间选购西瓜时也由于不懂如何选择成熟的西瓜而买到次品的现象很多。可是有经验的西瓜专家,通过轻拍西瓜,根据声音即可判断西瓜的成熟度。因此,亟需研究开发能够准确、科学的判断西瓜的成熟度,且易于使用和推广的西瓜成熟度音频检测方法和仪器。　　 目前,较多用于西瓜成熟度音频检测的方法主要有近红外(NIR)光谱检测法、核磁共振(NMR)检测法和音频振动响应检测法。NIR检测法由于光源透射性能有限,较难检测皮厚、体积大的西瓜等水果。NMR检测法检测结果较精确,但是设备造价高、体积大,只能在西瓜采摘后进行检测,因此不适于实际的应用和推广。音频检测法虽然目前较前两种方法检测准确度低,但是检测速度快、设备小巧、造价低廉,能够同时用于西瓜采摘前后的成熟度检测,从而成为了西瓜成熟度的音频检测方法研究的热点。因此,本文选用了模仿西瓜专家通过拍击西瓜的声音来判断西瓜成熟度的原理,将音频检测法作为研究的方向。　　 本文研究了音频检测西瓜成熟度的关键技术,提出和改进了相关算法,提出了一套检测科学、效果理想且易于移植的西瓜成熟度音频检测算法和方法。主要工作如下:　　 1.研究了敲击信号截取方法。根据敲击信号特点,改进了基于短时能量和过零率的端点检测算法,提出了自适应的端点检测算法。该算法可准确判断敲击信号的起止位置,截取采集的音频信号中所包含的多次敲击信号,得到对敲击信号较为理想的检测效果。　　 2.研究了敲击信号消噪方法。对于能量较小噪声,采用了小波消噪算法去除信号中混杂的噪声。根据敲击信号的特点和对比实验,确定了效果较好的小波消噪算法和相关参数。对于噪声能量较大、声源复杂的情况,提出使用FastICA算法分离出敲击信号和噪声,实验证明了该算法的可行性。　　 3.对多种音频特征的评价和对比进行了研究。提出了频带幅值向量(BMV)和梅尔倒谱系数向量这两种新的音频特征,并且计算了4种常用音频特征,通过音频样本对这6种特征进行评价,得到了最佳的特征。由于6种特征的维度不同,因此给出了能够对不同维度的特征进行同一标准评价的F比和D比评价方法。经过对6种特征的大量样本进行评价,确定了与成熟度相关性最高的频带幅值向量,作为本文检测方法中最为关键的音频特征。　　 4.研究了敲击力度对音频信号的影响关系。设计了敲击力度定量分析实验台,通过使用铁心橡胶球的下落高度控制敲击力度,分组采集音频样本进行实验。通过对不同高度组样本波形和频带幅值向量特征的对比分析,得出了不同敲击力度对信号的波形影响较大,而对BMV特征影响非常微小,可以忽略不计的结论,为后续检测设备的研究开发奠定了基础。　　 5.研究了分类算法和提高成熟度检测准确率的方法。提出采用概率径向基神经网络对音频样本特征进行模糊分类的算法;通过样本训练和调整训练参数提高了检测准确率。实验表明该方法有效,可获得较高的检测准确率,证明了本文西瓜成熟度检测方法的有效性。