长春花微弱电信号的ARIMA模型

依据长春花(Catharanthus roseus)植物电信号小波软阈值消噪后的数据进行其电信号时间序列的求和自回归移动平均(ARIMA)模型分析.长春花植物微弱低频电信号的模型是Xt=2Xt-1+Xt-2+tε-0.119 04tε-1-0.361 83tε-2-0.155 47tε-3-0.363 66tε-4.长春花电信号幅值后向10个点的真实值与预测值的相对误差小于15%,表明利用自回归移动平均(ARIMA)模型对植物微弱电信号特性进行预测是可行的.预测数据可作为以节能为目标依据植物自适应电信号特性建立温室和/或塑料大棚智能自动化控制系统的重要参数.     

燕子掌微弱电信号的计量研究

利用自制的屏蔽室和屏蔽箱以及自制的铂金传感器接触式微弱电信号测试仪,初次获得了燕子掌(Crassula portulacea)自适应微弱电信号特性.采用小波软阈值消噪法对测试电信号进行消噪,并进行了时间序列的高斯径向基函数(RBF)神经网络预测.结果表明,采用RBF人工神经网络对植物微弱电信号进行短期预测是可行的.实现预测是在温室和/或塑料大棚生产中建立植物自适应智能化自动控制系统的关键环节.     

菊花微弱电信号的神经网络预测

依据菊花(Dendranthema morifolium)植物电信号小波软阈值消噪后的数据,进行了其电信号时间序列的高斯径向基函数(RBF)神经网络预测.菊花植物电信号是一种微弱低频非平稳信号,最大幅值1 093.44μV,最小为-605.35μV,均值-11.94μV;功率谱分布为0-0.2 Hz.该结果说明,利用RBF人工神经网络对植物微弱电信号进行短期预测是可行的,其预测数据可作为以节能为目标依据植物自适应电信号特性建立温室和/或塑料大棚智能自动化控制系统的重要参数.     

组合模型预测浙江省旅游需求

根据中国统计年鉴公布的数据,建立基于时间序列ARIMA模型和BP神经网络组合模型对旅游需求进行预测。首先,建立ARIMA模型对浙江省旅游需求进行分析预测。然后,将得到的预测误差序列作为BP神经网络模型的输入值,进一步减小相对误差,综合ARIMA模型的预测结果和BP模型得到的预测误差,获得精确度较高的旅游需求预测模型。最后,与灰色系统GM(1,1)的预测结果进行比较。     

三种菊科植物电信号的分析

对测得的瓜叶菊(Senecio cruentus)、雏菊(Bellis perennis)和茼蒿(Chrysanthemum coronarium)三种盆栽菊科植物的电信号进行了短时傅立叶变换分析.三种菊科植物的电信号幅值的变化范围分别为-34.07~35.15μV、-94.37~25.03μV和-22.92~21.71μV,能量谱分别主要分布在约0.15 Hz、0.08 Hz和0.11 Hz以下.据此表明三种菊科植物的电信号均为微弱低频信号.另外,还发现三种菊科植物的电信号中于不同时刻出现频率范围不同的“动作电波”成分.     

基于季节性神经网络的医院门诊量曲线拟合与预测

医院月门诊量是一个具有复杂的非线性组合特征的季节性时间序列。传统的时间序列趋势分析是通过季节调整建立预测模型,效果不理想。文章提出一种利用季节性神经网络预测模型对医院门诊量进行非线性曲线拟合分析并预测。论述了该模型的设计思想和实现算法。通过仿真实验表明,该模型的非线性曲线拟合精度和预测精度明显高于ARIMA季节乘积模型,可较好地反映系统的动态性和门诊量的季节时序关联性,为季节性时间序列预测提供了一种新的途径。     

微弱电信号测试计量的植物生长信息传递研究展望

将所测得的植物微弱电信号特性用于植物生长信息传递研究.构建了依据植物电信号特征的植物营养生长信息传递新模型.展望了植物电信号发生的表征以及生长发育信息传递的数学分析的研究前景.植物电信号及其信息传递模型研究向植物生命活动中的基因活动和电子运动方面深入是生物物理学发展的新动向,意义就在于破译植物生命信息,以期丰富植物物理学基础理论,以及为实现效益最大化的"节能减排"式农业生产而构建植物电信号信息传递的各种自适应智能化控制管理系统奠定理论依据.     

甘肃张家川地区肝炎发病时间序列模型

目前国家有关肝炎发病的时间序列分析研究较少,应用SPSS软件对张家川地区2001年8月至2006年8月肝炎每月发病人数统计资料做时间序列分析观测到该时间序列是一组平稳即白噪声序列,无季节周期性.进行ARIMA模型拟合得到ARIMA(1,0,1)模型,数学表达式Y_t=0.824Y_(t-1)+a_t-0.086a_(t-1),且进行预测值比较,得到较好效果。     

试论植物微弱电信号研究

介绍了植物微弱电信号的特点、产生机理、生理效应 ,并就当前植物微弱电信号研究状况进行了简要评价     

基于灰色周期外延的航线客流量区间序列预测模型

为解决无法获取先验分布模式的“贫信息、小样本”航线随机客流量预测问题,提取这类航线客流量时间序列的上、下界信息,并在中间增加一个偏好值,形成包含左界点、中间点和右界点的三元区间数结构的航线客流量表达形式,将三元区间数数据结构转换为左半径、中心及右半径3个独立的时间序列,再利用灰色系统理论建立航线客流量预测模型,并利用周期外延模型对上述模型得出的残差序列进行修正。采用2004—2019年民航客运量数据进行验证分析。结果发现,ARIMA(autoregressive integrated moving average model)模型预测检验的平均绝对百分比误差为6.77%,灰色周期外延模型的平均绝对百分比误差为1.66%,因此后者在短期预测上有较大优势。     

受污染金光菊的植物电信号研究

选取敏感植物金光菊(Rudbeckia hirta L.)作为研究对象,首先采集其在正常生长情况下和二氧化硫污染情况下的电波信号;然后运用时域、频域等方法对电波信号进行分析,比较正常和受污染植物的电位信号.通过分析植物在受污染条件下电信号的特征电位,确定污染及不同污染程度与其特征电位的关系,为植物监测环境奠定了一定的理论基础.结果表明,利用植物电波信号监测环境以及根据反馈的信息来改善环境和植物生长状况是可行的.     

植物电信号测试研究进展

综述了植物电信号研究的三个发展时期和未来研究趋势,广义的植物电信号概念就是能够记录到的植物细胞或组织电位发生波动以及相应的电流、电阻、电容等信号.论述了正常植物生理活动中的植物电信号为微弱低频信号,为小于5 Hz的"微伏"量级(1~999μV).破译绿色植物电信号特征就是深入解读植物生命信息,旨在为今后构建植物电信号自适应智能化控制系统,实现"节能减排"式农作物、蔬菜等的工厂化生产智能化自动控制研究奠定基础.     

闪电信号的探测分析及其模糊识别研究

使用自主研发的基于DSP片上系统的闪电光电信号同步探测与定位系统,对2009年8月杭州地区自然闪电的光辐射信号和电磁脉冲信号进行了同步探测.从信号时域特征的角度对获得的闪电数据进行了统计分析,得出光电信号在信号开始时间差、到达峰值时间差、脉冲上升沿时间差和脉冲宽度时间差等4个特征上的统计结果.结果表明:闪电光信号脉冲的...     

Biological strain/stress sensing power in plants and modelling mechanisms

This paper describes a cell based mechanosensing power and adapting modelling mechanisms found in plants. Biological structures consist of mechanical load carriers, which are strongly optimised in terms of mechanical strength and minimum mass. It is shown that bamboo structures are designed to have uniform stresses at all positions, applying various sizes of bamboo fibre at the optimal locations. As a significant biological design system, a biological sensing power for detecting the strain/stress induced by external loads can be accepted. The mechanosensing system can be regarded as that in which live cells detect the external mechanical strain/stress as biological electric signals generated by the motions of various ions throughout and/or into the channels of the cell membrane. The modelling mechanism is a cell based mechanosensor that depends on the kind of plant. Three types for detecting the mechanical strain/stress (tension sensitive, compression sensitive, and tension and compression sensitive types) are investigated. Changes in electrical signals at the local portion of a plant body due to the mechanical deformation of cell membranes, affect the modelling of a plant's tissue to fit external mechanical environments.     

动态脑电地形图调节的经穴磁刺激系统设计

针对现有电、磁刺激系统参数调节存在的不足,设计了一种利用动态脑电地形图反馈调节的经穴磁刺激系统．该系统磁刺激发生模块基于DDS技术,利用单片机编程产生刺激波形、幅度、频率可调的刺激信号,功率放大后,经喇叭状刺激线圈产生磁场,作用于人体穴位．脑电仪在线检测大脑的脑电信号,经计算机数据处理,实时显示大脑a波动态脑电地形图,并反馈调节磁刺激强度、刺激频率和刺激波形．结果表明,该系统可以优化经穴磁刺激的输入方式,改善大脑a波能量,促进脑瘫病人神经系统恢复和康复训练．     

君子兰叶片电信号的初步研究

首次采用铂电极测定了君子兰叶片的微弱电信号,在增益设置为200倍,时间常数为5s,滤波设置为30Hz时,测得在起始阶段植物信号渐增后趋于平稳,之后此条件下不再有任何变化,且一天内植物信号波形在同一测点的峰峰值在几个到十几个mV间变化;当将增益设置增大到80000倍时,可以看到植物信号微弱部分的变化,可看出此信号为叠加有噪声的随机信号,经过初步统计峰峰值在10～150μV.     

Exploring strategies for classification of external stimuli using statistical features of the plant electrical response

Plants sense their environment by producing electrical signals which in essence represent changes in underlying physiological processes. These electrical signals, when monitored, show both stochastic and deterministic dynamics. In this paper, we compute 11 statistical features from the raw non-stationary plant electrical signal time series to classify the stimulus applied (causing the electrical signal). By using different discriminant analysis-based classification techniques, we successfully establish that there is enough information in the raw electrical signal to classify the stimuli. In the process, we also propose two standard features which consistently give good classification results for three types of stimuli—sodium chloride (NaCl), sulfuric acid (H₂SO₄) and ozone (O₃). This may facilitate reduction in the complexity involved in computing all the features for online classification of similar external stimuli in future.     

一种针对频率扫描测量系统的信号处理方法

设计了一种针对频率扫描绝对距离测量系统的信号处理算法。该系统采用基于电流调制式的频率扫描方法,利用一个比对干涉光路与一个测量干涉光路进行同步测量。两路扫描干涉信号分别由两个光电探测器进行光电转换,作为绝对距离计算处理的输入信号。分析了测量系统的原理与扫描干涉信号的特点,应用两步差分卷积算法进行信号处理,提取的比对光路与测量光路的周期或频率信息进行绝对距离测量。分析了该算法的周期计算误差。实验验证这种方法具有较大的计算优势。