基于信道测试的橘园WSN网络部署试验

为解决无线传感器网络(WSN)规划与快速部署问题,基于无线信道传播特性,研究橘园WSN射频信号衰减模型,指导WSN部署并进行了组网试验.选433 MHz与2.4 GHz载波频率,基于连续无线电波在通信码率、天线增益、调制扩频方式、数据包长度和通信距离等多因素作用下分析WSN射频信号在橘园的衰减,建立2频率射频信号接收强度与环境传播因子及通信距离间的模型,拟合R2最小值与最大值分别为0.957031与0.971218,0.9546与0.9863.通信码率低于1.2 kb/s且远距离通信时,433 MHz CC1110具有优势;发射功率与天线增益相同时,433 MHz平均信号强度高于2.4 GHz;通信码率相同时,CC2530丢包率低于CC1110.针对橘园选ZigBee设计星型WSN进行组网试验,结果表明,尽可能短数据包与较低通信码率的通信协议较好;WSN各节点平均通信成功率高于84％.     

基于移动互联的农产品二维码溯源系统设计

【目的】提出一种基于移动互联的农产品二维码(QR码)溯源系统。【方法】研究该系统的逻辑和物理结构,分析里德-索洛蒙(RS码)纠错编码原理及二维码编码算法。采用压缩感知(Compressed sensing,CS)算法预处理受污图像,对比传统的Gaussian、Disk和Log去噪方法,研究二维码数据容量与纠错的关系,研究扫描像素、受污位置和可识别图像的联系,确定手机摄像头参数。【结果】手机扫描最低像素为200万。RS编码信噪比为10.7 d Bm时,CS误码率为0.040 1,低于Log法的0.042 5;RS编码信噪比为11.7 d Bm时,CS误码率为0.011 3,低于Gaussian法的0.014 7。CS在多种噪声处理中的最大编码信噪比均大于10 d Bm。噪声掩盖区域对位置区影响最大,噪声在位置区和编码区的解码平均正确率分别为87.68%和91.24%。【结论】该系统实现了对象信息的完整性、可追溯性,解决了农产品种植、加工、流通、销售各个环节信息的滞后问题。     

解读英国动物福利法完善我国动物福利立法

英国动物福利法以关注物质利益和精神利益为原则。立法者特有的立法理念及非政府民间保护组织的积极推动影响着立法原则。英国的立法经验对于我国动物保护法、动物福利法的制定有着相当积极的借鉴意义。     

抗鹅α-干扰素单链抗体基因扩增与表达

为制备抗鹅α-干扰素的单链抗体,以抗鹅α-干扰素的杂交瘤细胞株总RNA为模板,RT-PCR法扩增鹅α-干扰素的抗体轻、重链基因,再采用SOE-PCR法,以编码柔性多肽(Gly4Ser)3为接头,组装出完整的鹅α-干扰素的单链抗体可变区片段(Sc Fv)基因,并将Sc Fv基因克隆到p GEMT-Easy载体中进行测序分析,将测序正确的Sc Fv基因片段克隆入p ET-30a载体中进行诱导表达。结果显示,成功组装了Sc Fv基因,其全长为726 bp,为VH-Linker-VL结构,其中VH长357 bp、VL长324 bp,成功表达了Sc Fv蛋白,大小为27 ku。     

基于高光谱和深度迁移学习的柑橘叶片钾含量反演

针对传统柑橘叶片钾含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要物候期(萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期)的叶片反射光谱,同步采用火焰光度法测定叶片的钾含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再进行不同光谱形式变换,对不同物候期光谱进行基于堆栈稀疏编码机-深度学习网络(Stacked sparse autoencoder-deep learning networks,SSAE-DLNs)的特征提取迁移和融合多种特征,对比支持向量机回归、偏最小二乘法回归、广义神经网络、逐步多元线性回归等多种诊断模型,结果表明,模型SSAE-DLNs基于一阶微分光谱特征建立全生长期钾含量预测模型的性能最优,其校正集和验证集决定系数分别为0. 898 8、0. 877 1,均方根误差分别为0. 544 3、0. 552 8。试验表明,深度迁移学习网络可对柑橘叶片钾含量进行精确预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。     

小型无人机机载农药变量喷洒系统设计

基于脉宽调制（Pulse Width Modulation,PWM）技术设计小型无人机机载农药变量喷洒系统,主要由药 箱、喷头、液泵及喷洒控制器组成,通过调整PWM 喷洒控制信号的占空比,改变液泵的工作时长,从而实现变量喷 洒。基于常量喷洒流量指标和机载喷洒系统的覆盖范围,确定PWM 频率为1 Hz,并建立了该频率下占空比与喷洒流 量之间的3 次多项式关系模型,模型决定系数达到0.9944。以关系模型为指导,分别测试了0.3、0.4、0.5 L/min 流量控 制指标下的变量喷洒试验效果,喷洒值和目标值之间误差分别为8.66%、4.50%和1.60%,达到变量喷洒控制的目的。     

不同生长期柑橘叶片磷含量的高光谱预测模型

针对传统柑橘叶片磷含量检测耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,该研究引入高光谱信息探索柑橘叶片磷含量快速无损检测与预测模型,选ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要生长期的叶片反射光谱,同步采用硫酸-双氧水消煮-钼锑抗比色法测定叶片的磷含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再分别选拉普拉斯特征映射(laplacian eigenmaps,LE)、局部线性嵌入(locally-linear embedding,LLE)、局部切空间对齐(local tangent space alignment,LTSA)、等距映射(isometric mapping,Isomap)和最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)5种典型的流形学习算法对去噪后的光谱数据进行降维和特征提取,进而建立基于支持向量机回归(support vector regression,SVR)的柑橘叶片磷含量预测模型。结果表明,基于一阶导数谱的Isomap-SVR建模结果最佳,全生长期校正集和验证集模型决定系数分别为0.9430和0.8949。试验表明,5种流形学习算法皆适用于对柑橘叶片磷含量的预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。     

兰花大棚内无线传感器网络433MHz信道传播特性试验

不同的应用环境对无线传感器网络的性能有一定的影响。该文针对兰花大棚环境中无线传感器网络节点部署的要求及其应用环境的特性,以433 MHz为载波频率,研究了无线射频信号的传播特性和无线信号与影响因素之间的关系,影响因素包括发射功率、数据包长度、距离、发射端位置等参数,获得了接收信号强度、丢包率等数据,并进行了统计分析。试验结果表明,该无线传感器网络信号的衰减符合对数模型,其决定系数R2最大为0.9246,最小为0.8753;发射功率为0和-5 dBm时,信号较强、通信成功率较高;发射功率处在0和-20 dBm时接收信号强度波动较大;在数据传输速率为1.2 kbps、和调制扩频为高斯频移键控方式等参数确定的情况下数据包的长度对丢包率的影响很小。在上述试验研究的基础上,建立了发射功率和接收信号强度之间的关系模型,模型参数与发射功率之间、传播环境因子n与发射功率之间成二次多项式关系,相关系数分别达到0.9967和0.8686;验证试验结果表明：该模型可以较好地预测不同发射功率不同通信距离的接收信号强度,为兰花大棚无线传感器网络的组建提供支持。此外,设计了接收信号强度三维曲面图和等高曲线图,可直观反映兰花大棚环境下无线信号的传播特性,为今后无线节点布置与组网提供依据。     

一种适合大豆MicroRNA鉴定的RT-PCR方法

MicroRNAs(miRNAs)是一类调控真核基因转录后表达的非编码小分子RNA.绝大多数miRNAs由计算机预测得到,其存在与否及时空分布还不清楚.因此建立高效、敏感和特异的检测方法,是探明miRNAs在多种组织中时空调控的基础和前提.研究以Lau等和Shi等的方法为基础设计方案,采用通用反转录引物,以大豆幼叶、老叶、根、茎组织为研究材料,对预测的、且Sanger Institute公布的miR156a进行扩增以检测扩增效率和准确性.经比较,该方法具有反转录引物通用、成本低,操作简单,可快速、敏感、高通量地同时比较一种组织中多个miRNAs,也可比较多个组织中miRNA;且该方法比Northem Blot和Microarray需要的RNA量少得多.     

基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法

针对无人机在雨雾天气下的农田航拍图像退化问题,考虑无人机自身特性,提出了一种基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法。首先判断原始图像天空区域的存在,利用Canny边缘检测算法对带天空区域的原始图像进行分割并做高斯羽化处理,再采用膨胀和腐蚀等形态学操作进行二值化区域填充,去除非天空区域中对应亮度低的区域,提取天空区域和非天空区域。非天空区域图像采用基于导向滤波的暗通道先验算法去雾。天空区域图像采用基于代价函数的优化对比度算法去雾。本试验分别从主观视觉性和无参考量化评测两方面对100幅航拍图像去雾结果作出评价,试验结果表明,所提算法在对带雾图像去雾后,出现Halo现象的概率相较于DCP算法降低了95%,其综合评测均值指数提高了26%,去雾效果明显,色彩还原度高,没有明显的过渡区域和偏色现象,处理速度可达33帧/s,平均速度相较于DCP算法提高了32%,能满足实时性要求。