[发明专利]大黄鱼存储时间检测方法无效

专利信息
申请号: 201310695736.0 申请日: 2013-12-17
公开(公告)号: CN104089881A 公开(公告)日: 2014-10-08
发明(设计)人: 惠国华;杜佳苏 申请(专利权)人: 浙江工商大学
主分类号: G01N21/25 分类号: G01N21/25
代理公司: 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 代理人: 尉伟敏
地址: 310018 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种大黄鱼存储时间检测方法,本发明使激光器阵列发出的激光按照不同的角度Aj依次照射在样品上,光纤探头采集样品反射的光进入光谱仪中,得到与n个激光器的波长相对应的n个检测信号;计算机将x(t)输入随机共振系统模型中,使随机共振系统模型发生随机共振;计算机画出随机共振系统模型的输出信噪比曲线,计算机计算并得到预测的大黄鱼存储时间。本发明具有检测速度快、准确性高、经济性好;消除了无用波段杂光的干扰信息,样品的存储时间得到更好的区分的特点。
搜索关键词: 大黄鱼 存储 时间 检测 方法
【主权项】:
一种大黄鱼存储时间检测方法,用于检测的检测装置包括激光器阵列(1)、光谱仪、水平托板(2)和光纤探头(3);光纤探头与光谱仪、计算机依次电连接,其特征是,包括如下步骤:(1‑1)样品制备:将大黄鱼洗净,去除内脏、鳞片、头和尾,从鱼体上取出片状鱼肉作为待检测样品(4),设定p个角度Aj,设定参数j的初始值为1;(1‑2)进行检测:将计算机与光谱仪电连接,将样品放到水平托板上,使用由n个捆绑在一起且波长不同的单波长激光器构成的激光器阵列发出的激光照射样品,使照射光与水平面之间的夹角为Aj,用光纤探头采集样品反射的光并将采集的光输入光谱仪中,光谱仪得到与n个激光器的波长相对应的n个检测信号x1(t),x2(t),…,xn(t),并将x1(t),x2(t),…,xn(t)输入计算机中;(1‑3)数据处理:(1‑3‑1)在计算机中设定与各个检测信号一一对应的一组权重w1,w2,…,wn,并且使(1‑3‑2)利用公式计算得到检测信号(x(t))j,并计算总均方差<mrow><mi>E</mi><msup><mrow><mo>[</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>w</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mi>j</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>]</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>;</mo></mrow><mrow><mn>0.4</mn><mo>&lt;</mo><mi>E</mi><msup><mrow><mo>[</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>w</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mi>j</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>]</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>&lt;</mo><mn>0.9</mn><mo>,</mo></mrow>转入步骤(1‑3‑3);当<mrow><mi>E</mi><msup><mrow><mo>[</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>w</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mi>j</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>]</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>&le;</mo><mn>0.4</mn></mrow><mrow><mi>E</mi><msup><mrow><mo>[</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>w</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mi>j</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>x</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow><mo>]</mo></mrow><mn>2</mn></msup><mo>&GreaterEqual;</mo><mn>0.9</mn><mo>,</mo></mrow>则转入步骤(1‑3‑1);(1‑3‑3)将(x(t))j存储在计算机中;当j<p,使j值增加1,转入步骤(1‑2);(1‑3‑4)计算机计算(x(t))1,(x(t))2,…,(x(t))p的平均值x(t),将x(t)输入预存在计算机中的随机共振系统模型<mrow><mfrac><mi>ds</mi><mi>dt</mi></mfrac><mo>=</mo><mi>as</mi><mo>-</mo><msup><mi>bs</mi><mn>3</mn></msup><mo>+</mo><mi>A</mi><mi>sin</mi><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mi>&pi;</mi><msub><mi>f</mi><mn>0</mn></msub><mi>t</mi><mo>+</mo><mi>&psi;</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><msqrt><mn>2</mn><mi>&alpha;</mi></msqrt><mi>&xi;</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mrow>中,使随机共振系统模型发生随机共振,其中,V(s)为对称双势阱模型;ξ(t)为自相关函数E[ξ(t)ξ(0)]=2αδ(t)的Gaussian噪声,其强度为α;A为信号sin(2πf0t+ψ)的强度;f0为信号的频率;a、b均为设定的实参数,s为布朗粒子的运动轨迹,t为运动时间,ψ是相位;(1‑3‑5)计算机利用信噪比计算公式计算随机共振系统模型的输出信噪比SNR;(1‑3‑6)计算机画出随机共振系统模型的输出信噪比曲线,得到信噪比曲线的信噪比最大值,并将信噪比最大值的绝对值作为信噪比特征值K;(1‑4)存储时间预测:将K代入存储于计算机中的存储时间预测模型中,计算机计算并得到预测的大黄鱼存储时间Time。
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