植物电信号的解析方法初探_英文_黄岚new

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1、植物电信号的解析方法初探黄　岚,王忠义(中国农业大学西校区信息学院,北京100094)摘　要近年来,计算机技术及信号处理方法广泛应用于揭示复杂及混沌生物系统的特征以及其对外部环境的适应性。这些方法包括时域(统计、灰色系统理论)、傅立叶变换可做频域变换、小波变换能进行时频域变换。使用这些方法对植物电信号进行解析,结果表明,这些方法比传统电生理分析方法更清楚地显示多种环境因子与植物电波间的关系。这对于采用电生理的方法监控环境对植物的影响并采取相应生产措施具有一定的指导意义。关键词:信号处理;植物电信号;灰色系统理论;傅立叶分析;小波变换1.介绍植物的器

2、官可以响应于环境的变化，并导致植物电位[1,2]的波动。当这些波动生只发生在唯一的本地部分，不转移到植物的其它部分，它被定义为局部电势（LEP）。相应的，如果电势会突发和从刺激部位转让给其他部位，信号传输的这种模式称为电波传送。此外，有两种类型的传输波动，动作波形（AW）和变异波形（VW）。在植物的敏感部分发送的AW由轻微刺激诱导，但在不敏感的部分所传递的VW是由尖锐刺激激发的。LEP由环境变化引起，诸如水，肥料，光照，温度，湿度等，尽管它不能转移，但它深深得影响植物生理状态。因此，分析在植物电波中的信息是非常重要的。然而，根据传统方法获取，记录和

3、处理所述植物电信号并不能被完全地分析和使用。基于PC获取系统[3]可以智能获得植物电生理信号和环境变化的信息，可以通过信号处理技术来定量进行信号处理。本文介绍了傅立叶变换可做频域变换、小波变换能进行时频域变换的方法，这些方法可以在植物电信号的处理中使用。2.多元统计方法和灰色系统理论根据公式（1），所检测到的植物表面电信号的形式是复变函数，它来源于植物的调控和对环境输入的响应。A=A0+∑Ai+∑Bj（1）其中A0表示植物的准静态基线电信号，Ai是指来自敏感器官的反应，Bj表示来自不敏感器官的波动。为了得到从信号信息中，试验是同步的条件下进行。在变

4、化的环境中，计算机组的条件和所记录的数据同步，由公式（2）给出环境变化的矩阵阵列，其中n是时间维数;M是环境因子数;植物电子信号的矩阵是由（3）给出，M是植物样品的数目，n是时间维数。为了提取有用的信息，从众多的样品中通过的自然正交函数获得典型信号，自然正交函数是一种用来分析矩阵的显著特征的手段，该方法也被称为主成分分析，正如一些文献中所描述的，其应用中许多领域，例如气象学[4]或生物医学[5]。该方法是量化信号中主要信息的比率并计算该信号的时间序列函数，该函数表表示由环境因素所导致的变化特征。方程（4）是从（3）得到的一个矩阵协方差：这是一个对称

5、矩阵，特征向量如下在这种条件下，就像式（6）其中为特征值，是特征向量;特征向量两两正交。其中是的主要成分;为的主要组成部分;每个部分的方差等于总体方差F的和，所以累积方差贡献率被定义为公式（8）其中式（8）表示的原成分从1到K的信息量，如果G（k）>99％，则将这些原成分表示的主要信息。为了理解环境的变化和植物电信号之间的相互关系，灰色理论[6]被采用，因为植物和环境构成了一个非线性的灰色系统。在灰色系统，灰色关联函数演示任何两个因素之间的相关性，与灰色相互关系等级表示任意两个过程的平均相关性。灰色的相互关系函数x（k）和灰色关联等级R（rj）分别

6、由下式（9）得到。其中i（=1,2,3，...，m）为因素;k（=1,2,3，...，n）是时间;x0[k]为参考序列;xi[k]为相对于x0[k]的灰色关联比较序列。设置17℃的环境温度下的基线，从六个样本植物电信号记录同时与环境因素的不断变化，温度在±4℃范围内渐变，光照和湿度平稳变化。图1自然正交分解的归一化结果如果灰色关联等级是温度>照明>湿度，则第一主波反映温度的影响。基于这种方法，对LEP和气孔行为[7]之间的关系，植物的生理状况和环境变化之间的关系进行了研究[8]。3.傅里叶变换的植物电子信号（频域）信号的特性由傅立叶变换方法获得，该

7、方法表示信号特性以及对信号频率的分布。傅立叶变换是由方程（11）给出。其中，S（t）为电信号（AW，VW，LEP）;S（X）是该转换的结果。快速傅立叶变换（FFT）算法被应用于变换。图2a〜图2b是从FFT获得。根据图2a〜图2b中，AW或VW的频率低于20赫兹，属于较低频信号，另外AW的频率特性类似VW，但VW的频率成分比AW的更重要，通过一定的实验[9]的启发，植物的VW可能是植物中AW的混合波形。然而，这难以在短时间内对信号的频率分布进行分析。因此引入小波变换这一时频分析方法。图2变异电波和动作电波的傅立叶分析4.变换植物电信号的小波分析中的

8、应用小波变换是一种能够描述时域特性和频域特性的信号处理方法，选择小波函数来分析原始信号，小波变换的基础是建立在拉伸和压缩（