[发明专利]一种冲量式谷物质量流量信号降噪方法

说明书

本发明提出一种冲量式谷物质量流量信号降噪方法，根据收割机的移动路径选取在收割过程中一个来回所获取的冲击信号，对该冲击信号使用emd算法处理，分解出多个imf分量，再对分解后的每一个imf经软阈值函数处理，对处理后的信号进行重构，得到新的冲击信号。本发明的方法能够降低了传感器的结构复杂度及其工作负担，有利于降低信号干扰，提高了数据处理过程的适应度。

技术领域

本发明属于精准农业技术领域，尤其是一种冲量式谷物质量流量信号降噪方法。

背景技术

随着现代农业的高速发展，各类农业机械化设备进一步提高了农业投入的有效利用率，开始成为农业生产中必不可少的组成部分。谷物流量传感器以其稳定的工作效率、便捷的使用方式以及经济的价格，成为了农作物产量检测过程中的必备之选。冲量式谷物流量传感器依据冲击理论进行设计，因而对环境干湿度不敏感，可以工作于各种复杂的作业环境，并且几乎没有潜在的环境污染，测产适应性较强。但其工作性能也容易受到其它背景噪声的干扰，在测产时的实时精确度有限。目前双悬梁式结构测量谷物流量可采用曲面冲击板和双板差分来减少机械振动的干扰，再通过双阈值滤波提高测量精度，亦可使用傅里叶变换提取背景噪声的频谱特性等方法来达到降噪的目的。这些方法都能使测量精确度达到比较理想的效果。但是对于单悬梁结构的传感器，必须使用降噪算法来提高测产精度。目前提高单悬梁冲量式谷物质量测产精度，降低噪声影响的方法有利用常规低通滤波及相关动力学滤波器来提高测产精度，还有通过抑制电路以消除传感器输出信号中的高频信号以达到降噪的目的。但是这些方法都需要额外的辅助设备，使传感器结构变得复杂。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供一种冲量式谷物质量流量信号降噪方法，依据单悬梁谷物流量传感器获取谷物冲击信号，再结合车辆移动路径筛选出较为理想的冲击信号数据，对信号数据使用emd算法分解出信号数据的本征模函数，然后对每一个imf使用阈值信号函数处理，最后重构产量冲击信号，降低了传感器的工作负担，提高了数据处理过程的适应度。

实现本发明目的的技术解决方案为：

一种冲量式谷物质量流量信号降噪方法，包括以下步骤：

步骤1：通过农田收割机获取谷物产量冲击信号，结合农田收割机的移动路径，选取部分原始信号f(t)作为信号降噪数据；

步骤2：采用经验模态分解EMD算法分解信号降噪数据，得到原始冲击信号的本征模函数及残余信号；

步骤3：计算本征模函数的标准噪声方差，再根据标准方差计算其统一阈值；

步骤4：根据获得的阈值对每一个imf分量进行降噪处理，得到降噪处理后的imf分量；

步骤5：采用降噪后的信号imf’(x)重构谷物产量冲击信号，得到：F’(x)＝∑imf’(x)。

进一步的，本发明的冲量式谷物质量流量信号降噪方法，步骤1中选取信号降噪数据具体为：选取收割机在收割过程中一个来回所获取的产量冲击信号作为信号降噪数据。

进一步的，本发明的冲量式谷物质量流量信号降噪方法，步骤2的具体步骤包括：

步骤2-1：找出信号降噪数据f(t)的极大值和极小值，采用插值法对极小值点形成下包络，得到局部最小包络值为emin(t)，对极大值形成上包络，得到局部最大包络值为emax(t)，计算局部最小包络值与局部最大包络值的均值m(t)＝(emax(t)-emin(t))/2；

步骤2-2：计算d(t)＝f(t)-m(t)，若d(t)的均值为0，则d(t)为一个imf分量，否则以d(t)作为新的原始信号f(t)重复步骤2-1、步骤2-2，直到d(t)单调则计算结束；

步骤2-3：得到单调函数为r(t)、本征模函数为imf(t)，则原始冲击信号可表示为：f(t)＝∑imf(t)+r(t)。