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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。
基于HHT的小麦碰撞声信号识别研究
【摘 要】
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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
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,宝鸡文理学院计算机科学系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2013年17期
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