【摘 要】
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为了有效地对植物电信号进行分类,提出了一种基于多小波熵与信号自身熵的特征提取方法。小波熵由于结合了小波变换和信息熵理论的优势,能快速准确地提取植物电信号的特征,但
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为了有效地对植物电信号进行分类,提出了一种基于多小波熵与信号自身熵的特征提取方法。小波熵由于结合了小波变换和信息熵理论的优势,能快速准确地提取植物电信号的特征,但由于植物电信号的非平稳性和多样性,依靠单一的小波熵可能出现分类困难和分类不准确等问题,结合多种小波熵和信号本身的熵信息进行了特征提取。该文以二类干旱胁迫下的君子兰叶片信号为对象,对它的特征向量进行提取,并且用KNN方法分类别。通过试验说明,此算法可以识别君子兰叶片的电信号,为植物电信号的识别提出了一种可行的新方法。
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