| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-3页 |
| 目录 | 第3-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| §1.1 中国的粮食安全问题 | 第10-12页 |
| §1.2 小麦与小麦品质 | 第12-15页 |
| ·小麦是我国最重要的商品粮食和储藏品种 | 第12页 |
| ·小麦品质 | 第12-13页 |
| ·目前小麦品质研究和管理存在的问题 | 第13-14页 |
| ·小麦品质分析的重要意义 | 第14-15页 |
| §1.3 论文的主要内容 | 第15-17页 |
| 第二章 小麦品质分析中的信号处理技术 | 第17-31页 |
| §2.1 小麦品质分析的常规方法 | 第17页 |
| §2.2 小麦品质分析的信号处理方法 | 第17-30页 |
| ·二维方法 | 第18-27页 |
| ·一维方法 | 第27-30页 |
| §2.3 小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于颜色特征的小麦品种识别 | 第31-53页 |
| §3.1 小麦图像处理中的颜色特征问题 | 第31-32页 |
| §3.2 真彩色直方图快速生成索引结构——稀疏森林 | 第32-43页 |
| ·现有空间数据索引方法及存在的问题 | 第33-35页 |
| ·稀疏森林 | 第35-38页 |
| ·稀疏森林直方图生成算法复杂性分析 | 第38-39页 |
| ·稀疏森林性能测试 | 第39-43页 |
| §3.3 颜色特征提取 | 第43-45页 |
| §3.4 品种识别 | 第45-48页 |
| ·统计学习理论与支持向量机 | 第45-48页 |
| ·基于支持向量机的多类识别方法 | 第48页 |
| §3.5 实验结果与分析 | 第48-51页 |
| §3.6 小结 | 第51-53页 |
| 第四章 小麦品种识别的声学方法 | 第53-78页 |
| §4.1 冲击法获取小麦品质信号 | 第53-55页 |
| ·气流驱动冲击法 | 第53-54页 |
| ·自由落体冲击法 | 第54-55页 |
| §4.2 独立分量分析与FastICA算法 | 第55-59页 |
| §4.3 基于ICA的周期性噪声消除算法 | 第59-66页 |
| ·问题的提出 | 第59-60页 |
| ·基于ICA的周期性噪声消除算法 | 第60-63页 |
| ·算法性能测试与分析 | 第63-66页 |
| §4.4 品质信号的盲反卷积 | 第66-70页 |
| ·盲反卷积 | 第66页 |
| ·BD与ICA算法 | 第66-67页 |
| ·基于ICA的同态盲反卷积 | 第67-69页 |
| ·算法性能测试与分析 | 第69-70页 |
| §4.5 小麦一维信号特征 | 第70-71页 |
| §4.6 实验结果与讨论 | 第71-75页 |
| §4.7 小结 | 第75-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-82页 |
| §5.1 全文总结 | 第78-79页 |
| §5.2 粮食信息学：一个初露端倪的新的学科方向 | 第79-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |