文献

J-GLOBAL ID：201702264790059938   整理番号：17A1292864

Mallatアルゴリズムに基づく穀物流量信号のウェーブレット雑音除去法【JST・京大機械翻訳】

Wavelet denoising method for grain flow signal based on Mallat algorithm

著者 (3件)： Chen Jin (江蘇大学机械工程学院,鎮江,212013) ,  Wang Kun (江蘇大学机械工程学院,鎮江,212013) ,  Li Yaoming (江蘇大学現代農業装備与技術教育部重点実験室,鎮江,212013)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 33  号： 3  ページ： 190-197  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 複雑なノイズバックグラウンドにおけるコンバイン収穫機の信頼できない情報を得ることが難しいので,ウェーブレット変換(WT)による穀物流量センサの出力信号のノイズ除去法を提案した。オリジナルの信号と雑音のスペクトル特性に従って,ウェーブレット関数と分解スケールを決定し,Mallatアルゴリズムを用いてウェーブレット分解を行い,高周波雑音成分を再構成し,信号を再構成し,単一チップADチャネルを通して流量を効果的に較正した。実験結果は,異なる穀物流量におけるセンサの累積質量の最大相対誤差が,1.68%であることを示した。Beidou位置決めモジュールを用いて位置決め精度を向上させ、測定装置の情報を8051Fシングルチップにより、圃場作業の生産量図を作成し、設計した測定システムをコンバイン収穫機に設置し、シミュレーション実験を行った。流量センサ出力信号に対してウェーブレット分解を行った後、穀物流量測定の相対誤差は最大6.18%で、平均相対誤差は5.37%であった。最初に,ウェーブレット変換を用いて,ウェーブレット変換を行い,ウェーブレット雑音除去の前後の信号の周波数スペクトルを比較し,Mallatアルゴリズムに基づく流量信号のノイズ除去と流量の有効な情報再構成の実現可能性と精度を検証した。本研究は農業機械の複雑な作業環境におけるオリジナル情報のノイズ除去と有効な情報再構成の研究に参考を提供することができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再構成 ,  *アルゴリズム ,  位置決め ,  *波束 ,  コンバイン ,  計測システム ,  雑音低減 ,  *穀類 ,  ウェーブレット変換 ,  シミュレーション ,  センサ ,  *雑音 ,  *流量 ,  流量測定
準シソーラス用語： 相対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： wavelet transforms ,  algorithms ,  grain ,  combine harvester ,  yield map ,  error analysis

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  穀物 ,  流量信号 ,  ウェーブレット雑音除去