陈 进，王 坤，李耀明



基于Mallat算法的谷物流量信号小波去噪方法

陈 进1，王 坤1，李耀明2

（1. 江苏大学机械工程学院，镇江，212013；2. 江苏大学现代农业装备与技术教育部重点实验室，镇江，212013）

针对联合收获机在复杂噪声背景作业过程中难以获取可靠的谷物流量信息的难题，提出了利用小波变换（wavelet transform，WT）对谷物流量传感器输出信号去噪处理方法。根据流量原始信号和噪声的频谱特性确定小波函数和分解尺度，将采集的流量原始信号通过Mallat算法进行小波分解，滤除高频噪声分量重构流量有效信号，由单片机AD通道对流量有效信号进行标定，标定试验后的传感器在不同谷物流量下累积质量最大相对误差为1.68%。利用北斗定位模块进行差分定位提高定位精度，测产装置信息由8051F单片机存储用以绘制农田作业产量图，将设计的测产系统安装在联合收获机上进行模拟水稻作业试验，试验结果表明：对流量传感器输出信号进行小波分解后，谷物流量测量相对误差最大为6.18%，平均相对误差为5.37%。通过对流量传感器输出原始信息进行小波变换，对比小波去噪前后信号的频谱曲线，验证了基于Mallat算法的流量信号去噪和流量有效信息重构方法的可行性和准确性，该研究可为研究农业机械复杂作业环境下原始信息去噪与有效信息重构提供参考。

小波变换；算法；谷物；联合收获机；产量图；误差分析

0 引 言

实时获取农田小区产量空间分布信息，实现作物产量的自动计量及产量图的自动生成技术是“精细农业”技术体系中的重要环节，通过各种滤波方法提高谷物流量传感器测量精度，一直被国内外学者所关注。……