[发明专利]小黄鱼存储时间检测方法

摘要

本发明公开了一种小黄鱼存储时间检测方法，本发明首先使激光器阵列发出的激光依次照射在p个样品上，光纤探头采集样品反射的光进入光谱仪中，光谱仪得到与n个激光器的波长相对应的n个检测信号，然后，本发明调整各个检测信号的权重，得到符合要求的检测信号x(t)，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，计算机计算得到K，并将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小黄鱼存储时间Time。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。

主权项

一种小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：将小黄鱼洗净，去除内脏、鳞片、头和尾，从鱼体上取出p个片状鱼肉作为待检测样品(4)，设定p个样品的序号分别为1，2，…，p；设定j为1，2，…，p中的任一个值，设定j的初始值为1；(1‑2)进行检测：将样品j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，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)，…，x_n(t)，并将x₁(t)，x₂(t)，…，x_n(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，…，w_n并且使(1‑3‑2)利用公式计算得到检测信号x(t)，并计算总均方差当$0.42\<E{\left[\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i(x\left(t\right)-x_i\left(t\right))\right]}^2\<0.95,$转入步骤(1‑3‑3)；当$E{\left[\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i(x\left(t\right)-x_i\left(t\right))\right]}^2\≤0.42$或$E{\left[\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i(x\left(t\right)-x_i\left(t\right))\right]}^2\≥0.95,$则转入步骤(1‑3‑1)：(1‑3‑3)将x(t)输入预存在计算机中的随机共振系统模型$\frac{\mathrm{ds}}{\mathrm{dt}}=\mathrm{as}-{\mathrm{bs}}^3+A\sin (2\mathrm{\π}{f}_{0}t+\mathrm{\ψ})+\sqrt{2\mathrm{\α}}\mathrm{\ξ}\left(t\right)+x\left(t\right)$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；(1‑3‑4)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；(1‑3‑5)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_j并存储在计算机中；当j＜p，使j值增加1，则转入步骤(1‑2)；(1‑4)存储时间预测：计算机计算K₁，K₂，…，K_p的平均值K，并将K代入存储于计算机中的存储时间预测模型$\mathrm{Time}=1.34399+0.75374\ln \left(\frac{K-8.20667}{0.26313}\right)$中，计算机计算并得到预测的小黄鱼存储时间Time。