[发明专利]基于小波分解和叶绿素荧光的植物生物钟测量分析方法有效
申请号: | 201910017943.8 | 申请日: | 2019-01-09 |
公开(公告)号: | CN109490275B | 公开(公告)日: | 2020-07-28 |
发明(设计)人: | 郭亚;王胜;夏倩;黄敏;朱启兵 | 申请(专利权)人: | 江南大学 |
主分类号: | G01N21/64 | 分类号: | G01N21/64;G06K9/00 |
代理公司: | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人: | 郭磊 |
地址: | 214122 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 分解 叶绿素 荧光 植物 生物钟 测量 分析 方法 | ||
1.一种基于小波分解和叶绿素荧光的植物生物钟测量分析方法,其特征在于,包括:
利用快速叶绿素荧光OJIP曲线在一连串时间点上的测量完成对叶绿素荧光信号的测量;
基于小波变换分析叶绿素荧光特征序列所包含的生物钟信息,利用不同小波分解层包含不同尺度信息的特点,分析带有噪声的周期性生物信号;
其中,“基于小波变换分析叶绿素荧光特征序列所包含的生物钟信息,利用不同小波分解层包含不同尺度信息的特点,分析带有噪声的周期性生物信号”具体包括:
选择适合当前信号的分解层;选择合适的分解层数,以多种植物的多种序列为研究对象,统计信号各层的周期分布,选择接近24小时的分解层;
选择适合当前信号的母小波分解函数;选择合适的母小波函数类型,将这些系列的母小波函数应用到原始信号中,以均值分布及其标准差为衡量指标,选择出最合适的母小波函数;
在最佳分解层和母小波分解函数的基础上,分析各种信号在生物钟信息分析方面的效果,统计各物种不同特征序列的周期、初相位、功率以及分解层与原始序列能量之比,并分析各种植物叶片相同特征序列之间以及相同植物不同特征序列之间的相关性特点。
2.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1所述方法的步骤。
3.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1所述方法的步骤。
4.一种处理器,其特征在于,所述处理器用于运行程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1所述的方法。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江南大学,未经江南大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910017943.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。