Effects of soil and climate on photosynthetic characteristics and chemical constituents of strong-flavor flue-cured tobacco in different ecological subregions
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摘要:目的
探讨主要生态因子对浓香型烤烟Nicotiana tabacum L.烟叶风格特征形成的影响。
方法以‘粤烟97’为材料，利用南雄烟区帽子峰和古市生态亚区生态条件与地域的微观差异，在2个生态亚区之间互相置换相同质地土壤，设置4个处理，研究不同生态亚区土壤和气候因子对烟叶光合作用和烤后烟叶化学成分含量及协调性的影响。
结果移栽50 d时，帽子峰土壤置换到古市(T1处理)后种植的烤烟的净光合速率比古市当地土壤和气候条件(T2处理)下种植的烤烟高3.66%；中部叶总糖、还原糖和淀粉含量分别降低5.74%、4.77%和10.73%，烟碱、K+和总氮含量分别提高6.49%、11.07%和11.34%。同时，古市土壤置换到帽子峰（T3处理）后种植的烤烟的净光合速率比帽子峰当地土壤和气候条件（T4处理）下种植的烤烟高1.81%；中部叶还原糖和烟碱含量分别降低10.02%和13.14%，淀粉含量提高9.30%。气候对总糖、还原糖、烟碱、总氮和淀粉含量，氮碱比，气孔导度，蒸腾速率，胞间CO2浓度和净光合速率均有显著影响；土壤与气候互作对还原糖、烟碱、总氮和淀粉含量，氮碱比及气孔导度有显著影响；土壤仅对K+和总氮含量及糖碱比有显著影响。
结论气候是浓香型烟叶风格特征形成最主要的影响因子，尤其是伸根期与旺长期的降水量和平均气温，其次是土壤与气候互作，土壤因子的影响最小。古市的气候条件更适合浓香型优质烟叶的生产。
Abstract:ObjectiveTo investigate the effects of main ecological factors on feature formation of strong-flavor flue-cured tobacco.
Method‘Yueyan 97’ was chosed as test material. According to the small differences on ecological condition and territory between two ecological subregions (Maozifeng and Gushi) in Nanxiong tobacco-growing area, four treatments by interchanging soil with the same texture were setted to study the effects of soil and climate on photosynthetic characteristics, chemical constituent contents and coordinations of strong-flavor flue-cured tobacco in different ecological subregions.
ResultOn the 50th day after transplanting, compared with tobacco planted in Gushi with local sandy soil and climate condition (T2), the net photosynthetic rate of tobacco planted in Gushi with Maozifeng sandy soil (T1) increased by 3.66%; the contents of total sugar, reducing sugar and starch in middle leaves decreased by 5.74%, 4.77% and 10.73% respectively, and the contents of nicotine, K+ and total nitrogen increased by 6.49%, 11.07% and 11.34% respectively. Meanwhile, compared with tobacco planted in Maozifeng with local sandy soil and climate condition (T4), the net photosynthetic rate of tobacco planted in Maozifeng with Gushi sandy soil (T3) increased by 1.81%, the contents of reducing sugar and nicotine in middle leaves decreased by 10.02% and 13.14% respectively, and starch content increased by 9.30%. The climate had significant impacts on the contents of total sugar, reducing sugar, nicotine , total nitrogen and starch, nitrogen-nicotine ratio, stomatal conductance, transpiration rate, intercellular CO2 concentration and net photosynthetic rate; soil and climate interaction had significant impacts on the contents of reducing sugar, nicotine, total nitrogen and starch, nitrogen-nicotine ratio and stomatal conductance; soil had significant impacts on the contents of K+ and total nitrogen and sugar-nicotine ratio.
ConclusionClimate is the main factor affecting the feature formation of strong-flavor flue-cured tobacco, especially precipitation amount and mean temperature at root spreading and fast growing stages, followed by the interaction of soil and climate, and soil has the minimal role. The climate of Gushi is more suitable for production of superior strong-flavor tobacco leaves.
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保鲜环境温湿度调控是延长果蔬保鲜周期的有效方式之一[1-2]。然而，温度超调量过大可能会导致冷害[3]，环境湿度过高会加速微生物生长[4]，保鲜环境参数波动震荡也会影响果蔬保鲜效果[5]。因而，提高保鲜环境控制系统的控制性能对于保障果蔬储运品质有重要作用。我们前期开发了基于双限值的果蔬保鲜控制系统，该系统能实时调控保鲜环境参数，但存在环境参数超调量大、波动严重、抗干扰能力不强等问题。因此，有必要开展果蔬保鲜环境参数调控策略优化试验，提高系统控制性能。
国内外学者对环境参数的调控进行了一系列研究，王广海等[6]以双限值作为系统控制算法，控制系统温度、相对湿度、氧气和二氧化碳等环境参数。虽然双限值控制逻辑简单，但存在超调量大、环境参数频繁波动等问题[7]。Barros 等[8]设计了基于比例−积分−微分（Proportional-integral-derivative，PID）控制器的温度加热系统。传统PID控制结构易于实现，在工业中最为常用[9]，然而传统PID需要人为调整控制器参数，缺少自适应能力，鲁棒性较低[10]，难以实现环境参数的高质量控制。赵鑫鑫[11]设计了车厢温度模糊规则，应用于冷藏车箱温度控制。相较于传统PID，超调量有所降低，但仍存在自适应能力弱、抗干扰能力较差等问题。近年来，人工智能算法发展迅速，许多学者对自适应控制技术进行了研究。Aftab等[12]提出采用基于Lyapunov函数的人工神经网络对PID控制器的比例、积分和微分项进行在线整定，相较于传统PID取得较好的跟踪效果，但系统的每个控制参数都需使用一个独立的神经网路，计算量大且复杂。Salcedo等[13]设计了一种结合Smith预估器的状态反馈控制器，其控制性能和精度高于传统PID控制器，但需要建立控制对象动态行为的数学模型，该模型缺乏自适应能力，控制环境或对象发生变化时，控制精度将大幅下降。Silveira等[14]设计了LPPT控制算法用于制冷系统，通过2个具有自适应能力的非零开关量，实现降低系统能耗的同时具备较强的抗干扰能力，但与传统PID相比该系统温度有明显波动，稳态误差较大，无法保持恒定。
目前，针对果蔬保鲜环境参数智能调控方面研究较少，大多数冷藏、冷冻等控制系统仍采用传统双限值和PID控制技术[15]。因此，本文将根据传统果蔬保鲜环境控制系统超调量大、控制精度低、波动严重、鲁棒性差等现状，结合神经网络和PID控制，设计一种基于BP神经网络-PID（Back-propagation neural network-PID，BPNN-PID）的控制策略，使PID控制器具备自学习、自适应能力，确保果蔬保鲜环境控制系统在运行过程中处于优化状态，从而提高系统控制性能，为果蔬保鲜环境参数调控的实际应用提供一定参考。
1. 果蔬保鲜系统的基本组成
如图1所示，果蔬保鲜环境调控试验平台[6]由制冷系统、加湿系统和控制系统3个部分组成。制冷系统主要由变频器(型号为SC-650，由河南尚川电子科技有限公司生产)、变频压缩机(型号为DTH356LDPC9FQ，由上海日立电器有限公司生产)、直流蒸发风机(额定电压24 V、额定电流8 A)、冷凝风机(额定电压220 V，额定电流0.42 A)和制冷管路组成。果蔬保鲜环境控制系统通过变频器调节变频器压缩机工作频率改变压缩机的转速，再利用直流蒸发风机带动气流，穿过蒸发盘管形成冷空气，经开孔隔板(开孔率16.11%)[16]均匀流入保鲜室，降低货物温度后从回风道返回，实现果蔬保鲜环境温度控制。
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图 1 果蔬保鲜运输车箱体结构示意图1：冷凝器；2：冷凝风机；3：蒸发风机；4：回风道；5：保鲜室；6： 传感器盒；7：货物；8：支撑架；9：气流轨道；10：排水管；11：三通接头；12：积水槽；13：温度传感器；14：超声波雾化器；15：开孔隔板；16：加湿风机；17：蒸发器；18：补水箱；19：排水阀；20：变频器；21：变频压缩机；22：制冷管路；23：压力室；24：控制器；25：触摸屏；26：电子计算机Figure 1. Schematic diagram of the box structure of the transport vehicle for fruit and vegetable fresh-keeping1: Condenser; 2: Condensing fan; 3: Evaporating fan; 4: Return air duct; 5: Keep-freshing room; 6: Sensor box; 7: Cargo; 8: Support frame; 9: Air flow track; 10: Drain pipe; 11: Tee connector; 12: Standing water tank; 13: Temperature sensor; 14: Ultrasonic atomizer; 15: Open partition; 16: Humidifying fan; 17: Evaporator; 18: Water replenishment tank; 19: Drain valve; 20: Inverter; 21: Inverter compressor; 22: Refrigeration line; 23: Pressure chamber; 24: Controller; 25: Touch screen; 26: Electronic computer加湿系统主要由水槽、超声波雾化器(额定电压24 V、额定电流1 A)和加湿风机(额定电压24 V、额定电流0.55 A)组成。超声波雾化器置于液面下2~3 cm处，将液态水雾化形成微小雾粒，通过加湿风机吹进保鲜区，提高保鲜区环境相对湿度。
控制系统总体结构如图2所示，该系统以Cortex-M3架构的STM32F103C8T6微处理器为核心，配合数据采集模块、执行机构、触摸屏、PC电子计算机、电路保护装置等对果蔬保鲜环境进行控制。
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图 2 果蔬保鲜环境控制系统结构框架图Figure 2. Structural framework diagram of the environmental control system for fruit and vegetable fresh-keeping2. 控制系统硬件与软件设计
本研究将设计一款基于STM32F103C8T6的果蔬保鲜环境调控系统，该系统微处理器工作频率最高为72 MHz, 内置高达128 K字节的Flash存储器和20 K字节的SRAM, 具备足够的通用I/O端口[17]，满足系统开发需求。
2.1 硬件电路
2.1.1 电源电路
电源电路如图3所示，考虑到本系统的运行环境复杂，信息通讯频繁且运行时间长等一系列问题，电路设计需降低干扰源、阻断耦合以及提高敏感设备的阈值。系统器件需要的电压等级分别为24.0、5.0和3.3 V，其中24.0 V由外部开关电源提供，隔离5.0 V电源电路采用DC-DC电源隔离模块B0505S-1WR2，为系统提供信号电源，3.3 V的电源采用AMS1117-3.3电压转换芯片。
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图 3 果蔬保鲜环境控制系统的电源电路Figure 3. Power supply circuit of the environmental control system for fruit and vegetable fresh-keeping2.1.2 CAN总线驱动电路
控制器局域网总线(Controller area network，CAN)驱动电路如图4所示，ISO1050是一款将隔离通道和CAN收发器集成在一个封装内的隔离型CAN总线收发器。与隔离式电源一起使用，可防止数据总线或者其他电路上的噪音电流进入本地接地而产生的干扰或损坏敏感电路。为抵消电信号的反射，CAN总线输出两端增加了1个120 Ω的终端电阻。
2.1.3 RS485接口电路
RS485的通信电路如图5所示，MCU根据Modbus-RTU通讯协议，通过RS485收发器与从机进行异步通讯。SP3485芯片是3.3 V 低功耗半双工的收发器，将其RO及DI引脚分别与USART的RX和TX引脚相连，将RE和DE引脚直接用普通IO口来控制数据传输方向，采用轮询发送和中断接收的数据传输方式。A与B之间接120 Ω电阻避免信号发射问题。
2.1.4 中间继电器驱动电路
中间继电器驱动电路如图6所示，当NPN型三极管导通时，继电器吸合，并联在继电器两端的发光二极管被点亮，表明继电器正在工作。与线圈并联的续流二极管可以吸收线圈断电时产生的感应电动势，防止晶体管被击穿。继电器输出端串联1个保险丝，当电路出现温度异常时可以迅速切断电路。
2.1.5 数据采集模块
数据采集模块由温度传感器(型号：TH600NXC，供电：10~30 V，精度：±0.3 ℃，范围：−40~80 ℃，通讯方式：RS485)、相对湿度传感器(型号：TH600NXT，供电：10~30 V，精度：±3%，范围：0%~100%，通讯方式：RS485)组成。各传感器单独作为1个节点接入RS485总线，微处理器利用Modbus-RTU通讯协议定时采集数据，数据经过微处理器解析后得到实时的保鲜室环境参数。
2.2 软件设计
果蔬保鲜控制系统软件设计主要由硬件驱动程序、数据采集及处理模块、控制算法程序、历史数据存储模块和触摸屏驱动程序5个部分组成。
硬件驱动程序使控制系统及各执行器正常运行；数据采集及处理模块对箱内传感器信号进行采集和处理；控制算法程序将数学模型转换为机器语言，实现对果蔬保鲜环境参数的自动控制；历史数据存储模块使处理器将采集并处理后的环境数据以txt文件格式保存于SD卡中，方便用户后期对果蔬保鲜环境数据进行分析；触摸屏驱动程序使用户通过人机交互页面对果蔬保鲜系统下达控制指令、设置控制参数，并实时显示箱内环境参数。配合BPNN-PID控制算法得到基于BPNN-PID的果蔬保鲜环境控制策略，系统运行程序流程如图7所示。
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图 7 基于BPNN-PID的果蔬保鲜环境控制策略Figure 7. Environmental control strategy of fruit and vegetable fresh-keeping based on BPNN-PID3. 传统PID和BPNN-PID控制算法原理及实现
3.1 常规PID原理
常规PID控制系统，由PID控制器和被控对象组成[18]。PID控制器是一种线性控制器，它根据给定值r(k)与被控对象输出值y(k)构成控制偏差e(k)，通过对系统当前状态的监测和反馈，实现对系统行为的控制。
$$ e\left( k \right) = r\left( k \right) - y\left( k \right) ，$$ (1) 式中：k为采样序号；r(k) 为系统期望值；y(k) 为系统实际值；e(k) 为系统偏差。
PID控制算法的核心是3个参数：比例、积分和微分系数，它们分别控制着系统的响应速度、稳定性和抗干扰性能。其中，比例环节反应了控制系统的偏差信号e(k)，偏差一旦产生，控制器立即反应，以减小偏差。积分环节主要用于消除静态误差，提高系统的误差度。微分环节主要反映偏差信号的变化趋势，并在偏差信号值过大之前，在系统中引用一个有效的早期修正信号，从而减小系统震荡。常规PID控制又分为位置式PID与增量式PID，两者的表达式分别为[19]：
$$ u(k) = {K_{\rm{P}}}e(k) + {K_{\rm{I}}}\displaystyle\sum\limits_{k = 0}^k {e(k) + {K_{\rm{D}}}[e(k) - e(k - 1)]} ，$$ (2) $$ \Delta u(k) ={K_{\rm{P}}}[e(k) - e(k - 1)] + {K_{\rm{I}}}e(k)+ $$ $$ {K_{\rm{D}}}[e(k) - 2e(k - 1) + e(k - 2)] ，$$ (3) 式中：u(k)为第k次采样时刻的计算机输出值；KP 为比例系数；KI为积分系数；KD为微分系数。
由位置式PID表达式可知，控制器每次输出都与过去的状态有关，导致计算机运算量过大。如MCU出现故障，输出会大幅度变化，这种情况在实际生产中是不允许的。而增量式PID只与过去2次的状态有关，大大增加了系统的容错率，因此本系统选择增量式PID作为控制器的基础。
3.2 BPNN-PID原理
3.2.1 BPNN-PID控制器设计
常规的果蔬保鲜环境温度PID控制器无法根据被控对象等因素自适应调整控制参数，在PID控制器的基础上增加BP神经网络，构成一个具有自适应能力的果蔬保鲜环境温度BPNN-PID控制器，如图8所示。
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图 8 果蔬保鲜环境温度BPNN-PID控制器C：外部偏置常量；r(k) ：系统期望值；y(k) ：系统实际值；e(k) ：系统偏差；u(k)：计算机输出值；KP：比例系数；KI ：积分系数；KD：微分系数Figure 8. Ambient temperature BPNN-PID controller for fruit and vegetable fresh-keepingC: External bias constant; r(k): System expected value; y(k): Actual value of the system; e(k): System deviation; u(k):Computer output; KP: Proportional coefficient; KI: Integration coefficient; KD: Differential coefficient3.2.2 BPNN-PID控制器自适应过程
本文设计的果蔬保鲜环境控制系统的BP神经网络输入层由目标温度、实际温度、温度误差和外部偏置常量共4个神经元组成[20]，由于控制参数的取值范围为0~1，并根据前期试验进行调试，确定当外部偏置常量C=1时控制效果最好。输出层由比例、积分、微分系数组成，共3个神经元，再经过调试后确定隐藏层一共5个神经元，最终建立的BP神经网络结构如图9所示。
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图 9 BP神经网络结构x1：目标温度；x2：实际温度；x3：温度误差；x4：外部偏置常量；l：输入层神经元序号；m隐含层神经元序号；n：输出层神经元序号；KP ：比例系数；KI：积分系数；KD：微分系数Figure 9. BP neural network structurex1: Target temperature; x2: Actual temperature; x3: Temperature error; x4: External bias constant; l: Input layer neuron number; m: Hidden layer neuron number; n: Output layer neuron number; KP: Proportional coefficient; KI: Integration coefficient; KD: Differential coefficient1)误差正向传播：根据图9所示的神经网络结构图可得，输入层的输出
$O_l^{(1)} $ 为$$ O_{l}^{(1)}=x_{l}, \;l=1,2,3,4 \; ,$$ (4) 式中：l为输入层神经元序号；xl为输入层第l个输入。
隐含层的输入和输出分别为
$$ \left\{\begin{array}{l}{\rm{n e t}}_m^{(2)}(k)=\displaystyle\sum_{l=0}^4 w_{l m}^{(2)} O_l^{(1)} \\ O_m^{(2)}(k)=f\left[ { {\rm{net}} }_m^{(2)}(k)\right]\end{array}, \;m=1,2,3,4,5\; ,\right. $$ (5) 式中：m为隐含层神经元序号；
${\rm{net}}_m^{(2)} $ 为隐含层第m个神经元输入；${w_{lm}^{(2)}}$ 为隐含层权值系数；$O_m^{(2)} $ 为隐含层第m个神经元输出。输出层的输入和输出分别为
$$ \left\{\begin{array}{l}{\rm{n e t}}_n^{(3)}(k)=\displaystyle\sum_{m=0}^5 w_{m n}^{(3)} O_m^{(2)} \\ O_n^{(3)}(k)=g\left[{\rm{n e t}}_n^{(3)}(k)\right]\end{array},\;n=1,2,3\right. ,$$ (6) 式中：n为输出层神经元序号；
${\rm{net}}_n^{(3)} $ 为输出层第n个神经元输入；${w_{mn}^{(3)}}$ 为输出层权值系数；$O_n^{(3)} $ 为输出层第n个神经元输出。隐含层的激活函数
$ f(x) $ 采用正负对称的Sigmoid函数，输出层激活函数$ g(x) $ 采用非负的Sigmoid函数。$$ f(x)=\dfrac{{\text{e}}^{x}-{\text{e}}^{-x}}{{\text{e}}^{x}+{\text{e}}^{-x}}\text{，}g(x)=\dfrac{1}{1+{\text{e}}^{-x}} 。$$ (7) 2)误差反向传播：本系统设计所用的神经网络的输出性能指标函数为
$$ E(k)=\dfrac{1}{2}\left[r(k)-y(k)\right]^{2}。 $$ (8) 引入学习效率η和惯性系数α，根据式(4)~(8)通过梯度下降法，得到输出层和隐藏层的权重更新和误差项，经调试取η=0.1，α=0.25，系统控制效果最佳。
$$ \left\{\begin{array}{l}\Delta w_{m n}^{(3)}(k)=0.1 \Delta w_{m n}^{(3)}(k-1)+0.25 \delta_n^{(3)} O_n^{(2)}(k) \\ \delta_n^{(3)}=\operatorname{sgn}\left[\dfrac{\partial \operatorname{yout}(k)}{\partial u(k)}\right] e(k) \dfrac{\partial u(k)}{\partial O_l^{(3)}(k)} g^{\prime}\left[{\rm{n e t}}_n^{(3)}(k)\right]\end{array}\right., $$ (9) 式中：
$ \delta_{n}^{(3)} $ 为输出层神经元误差项。$$ \left\{\begin{array}{l}\Delta w_{l m}^{(2)}(k)=0.1 \Delta w_{l m}^{(2)}(k-1)+0.25 \delta_m^{(2)} O_l^{(1)}(k) \\ \delta_m^{(2)}=f^{\prime}\left[{\rm{n e t}}_m^{(2)}(k)\right] \displaystyle\sum_{n=1}^3 \delta_n^{(3)} w_{m n}^{(3)}(k)\end{array}\right., $$ (10) 式中：
$ \delta_{m}^{(2)} $ 为隐藏层神经元误差项。由于
$\dfrac{\partial {\rm{y o u t}}(k)}{\partial u(k)}$ 无法直接计算，用$\operatorname{sgn}\left[\dfrac{\partial {\rm{yout}}(k)}{\partial u(k)}\right]$ 代替[21]。以上为果蔬保鲜环境BPNN训练1次的全部过程。4. 试验与结果分析
研究发现，果蔬保鲜环境温度与相对湿度存在较强的耦合关系[22]，且环境温度对厚表皮类果蔬品质的影响更为明显[23]。因此本研究在温度控制方面采用BPNN-PID控制算法，实现对温度的精准控制；湿度方面搭配双限值控制算法，组成BPNN-PID控制策略，可满足果蔬保鲜的基本环境要求。
本研究通过自主搭建的果蔬保鲜系统，采用常规PID和BPNN-PID 2种不同控制策略进行果蔬保鲜试验，分析果蔬保鲜系统在不同控制策略下环境参数的超调量、稳定时间和稳态误差。根据试凑法[24]确定常规PID控制器控制参数KP=0.8、KI=0.75、KD=0.5，果蔬保鲜环境BPNN-PID控制系统的隐含层、输出层的初始权重均为−0.5~0.5的随机值，根据前期试验，学习率η=0.1、惯性系数α=0.25时控制性能最优。
试验材料采用赣南脐橙，总质量40 kg，购于水果批发市场，果实新鲜，无病虫害，无机械损伤。脐橙采用塑料筐装放，塑料筐呈网状结构，尺寸规格(长×宽×高)为600 mm×425 mm×350 mm。脐橙以每框20 kg装箱，共2框放置保鲜室，外界环境温度(26±1) ℃，保鲜室初始温度(26±1) ℃，据相关文献[25]，脐橙适宜的保鲜参数为：温度为6 ℃，相对湿度为80%~90%。因此设置果蔬保鲜环境目标温度为6 ℃、目标湿度为80%~90%。为分析果蔬保鲜系统在不同控制策略下的抗干扰能力，在实载试验中，待果蔬保鲜系统运行稳定(240 min)后，对系统施加干扰(模拟实际取货时打开箱门5 min)，每5 min记录1次数据，运行时间为6 h。
试验完成后计算系统的超调量、稳态误差和稳定时间。超调量计算公式如下：
$$ \sigma = {T_{{\rm{max}}}}(t) - {T_{{\rm{out}}}}(\infty ) ，$$ (11) 稳态误差计算公式如下：
$$ {e_{{\rm{ss}}}} = {T_{{\rm{out}}}}(t) - {T_{{\rm{out}}}}(\infty ) ，$$ (12) 稳定时间评判公式如下：
$$ \dfrac{{|{T_{{\rm{out}}}}(t) - {T_{{\rm{out}}}}(\infty )|}}{{|{T_{{\rm{out}}}}(0 + ) - {T_{{\rm{out}}}}(\infty )|}} \leqslant \Delta ，$$ (13) 式中：σ为超调量；ess为稳态误差；Tmax(t)为环境参数最大值；Tout(t)为环境参数瞬态值；Tout(0+)为环境参数初始值；Tout(∞)为环境参数稳态值；Δ为稳定时间评判系数，取2%[26]。
4.1 空载试验与结果分析
4.1.1 空载常规PID控制策略试验
空载状态下，果蔬保鲜环境系统采用常规PID控制策略的控制响应曲线如图10所示，环境温度的超调量为3.5 ℃、稳定时间为100 min、稳态误差为±0.2 ℃；相对湿度的超调量为9.5%、稳定时间为100 min。
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图 10 基于常规PID控制策略的空载保鲜环境参数变化曲线Figure 10. Variation curve of no-load fresh-keeping environment parameters based on conventional PID control strategy从该试验结果可以看出，以STM32F103C8T6微处理器为核心的控制系统利用RS485通讯方式可实时采集箱内环境参数；利用CAN总线可实时调节变频压缩机频率从而控制系统制冷量；通过继电器驱动电路控制环境相对湿度。系统按照设定的控制流程执行，实现了果蔬保鲜环境参数的自动控制。因此，本文设计的控制系统软硬件满足果蔬保鲜要求。
4.1.2 空载BPNN-PID控制策略试验
空载状态下，果蔬保鲜环境系统采用BPNN-PID控制策略的控制响应曲线如图11、12所示，果蔬保鲜环境系统在运行过程中通过自学习、自适应能力动态调整控制参数，最终收敛于KP=0.588，KI=0.666，KD=0.617，环境温度的超调量为2.5 ℃、稳定时间为70 min、稳态误差为±0.1 ℃；相对湿度的超调量为4.3%、稳定时间为70 min。
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图 11 基于BPNN-PID控制策略的空载保鲜环境参数变化曲线Figure 11. Variation curve of no-load fresh-keeping environment parameters based on BPNN-PID control strategy空载试验中，与常规PID控制策略相比，基于BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜系统环境温度超调量减小了1 ℃、稳态误差减小了0.1 ℃、稳定时间缩短了30 min；环境相对湿度超调量减小了5.2%、稳定时间缩短了30 min。由此可知，采用BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜系统控制性能均有明显提升。
4.2 实载试验与结果分析
4.2.1 实载常规PID控制策略试验
由图13可知，实载状态下，果蔬保鲜环境温度控制采用常规PID控制算法，相对湿度控制采用双限值控制算法时，温度的超调量为3.8 ℃、稳定时间为105 min、稳态误差为±0.5 ℃；相对湿度的超调量为5%、稳定时间为80 min。
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图 13 基于常规PID控制策略的实载保鲜环境参数变化曲线Figure 13. Variation curves of real-load fresh-keeping environment parameters based on conventional PID control strategy与双限值控制策略相比，温、湿度控制精度有所提高，温、湿度波动减小，但仍存在超调量较大、稳定时间慢等问题。针对干扰，箱内环境温、湿度经过105 min的上下波动才重新恢复稳定。因此常规PID控制策略缺少动态调节能力，存在抗干扰能力不强、适应性较弱等缺陷，系统控制性能仍有提升空间。
4.2.2 实载BPNN-PID控制策略试验
由图14、15可知，实载状态下，果蔬保鲜环境温度控制采用BPNN-PID控制算法，相对湿度控制采用双限值控制算法时，果蔬保鲜环境系统控制参数最终收敛于KP=0.717，KI=0.682，KD=0.656，温度超调量为1.7 ℃，稳定时间为80 min，稳态误差为±0.2 ℃，相对湿度超调量为2.8%、稳定时间为55 min。
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图 14 基于BPNN-PID控制策略的实载保鲜环境参数变化曲线Figure 14. Variation curves of real-load fresh-keeping environment parameters based on BPNN-PID control strategy实载试验中，与常规PID控制策略相比，基于BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜系统环境温度超调量减小了2.1 ℃、稳态误差减小了0.3 ℃、稳定时间缩短了25 min；环境相对湿度超调量减小了2.2%、稳定时间缩短了25 min。BPNN-PID控制策略在超调量、稳定时间、稳态误差和控制精度等方面都有了较大的提升。针对干扰，BPNN-PID控制策略有效地抑制了保鲜室内环境参数的剧烈波动，经过80 min的动态调节后，最终收敛于目标参数。因此BPNN-PID控制策略的抗干扰能力更强、鲁棒性优异、自适应性好，具有良好的动态调节能力，其控制性能明显优于常规PID控制策略的，能够更有效地完成果蔬保鲜环境的控制工作。
5. 结 论
本研究根据果蔬保鲜运输的温、湿度控制要求，以STM32为核心处理器，设计了果蔬保鲜环境控制系统硬件和软件，并通过试验对比常规PID和BPNN-PID 2种控制策略的环境参数调控效果，研究结果对于果蔬保鲜环境参数调控有重要意义。经研究获得以下结论：
1)所开发的控制系统能准确采集保鲜室各环境参数，并根据控制策略准确控制相应的执行机构，实现保鲜环境参数的实时控制。
2)基于BPNN-PID控制策略的果蔬保鲜环境控制系统具有响应速度快、超调量小、控制精度高、抗干扰能力强等优点，系统控制性能明显提升。
3)保鲜环境温、湿度调控过程中，温度和相对湿度具有较强的耦合关系，其中温度占主导地位，相对湿度的波动趋势与温度基本一致，随着系统温度控制性能的提高，相对湿度的控制性能有了明显的改善。
值得注意的是，加湿器性能、果蔬生理特性、堆码方式等因素也可能会对研究结果产生一定的影响，这些因素将在后续研究中进行探讨。
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图 1 不同生态亚区土壤和气候条件对烤烟光合特性的影响
Figure 1. Effects of soil and climate on photosynthetic traits of tobacco in different ecological subregions
表 1 土壤基本理化性质1)
Table 1 The basic physicochemical property of soil
试验点
Test sitepH w(H2O)
/%w/(g·kg–1) w/(mg·kg–1) 有机质
Organic matter全氮
Total N全钾
Total K全磷
Total P速效磷
Available P碱解氮
Alkaline N速效钾
Available K帽子峰 Maozifeng 5.08 23.05 24.75±0.35b 1.40±0.04a 169.58±2.94a 5.02±0.17b 27.00±0.40b 10.71±0.11b 44.25±1.67b 古市 Gushi 5.20 28.69 29.68±0.94a 1.50±0.01a 143.96±3.33b 6.13±0.15a 30.81±0.56a 14.08±0.17a 63.09±2.38a 1) 同列数据后不同小写字母表示差异显著 (P<0.05，t 检验)
1) Different lowercase letters in the same column indicated significant difference (P<0.05,t test)
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表 2 2016年烤烟不同生育期的大田气象资料
Table 2 Meteorological data during field growth period of tobacco in 2016
时间(生育期)
Time (Growth period)试验点
Site降水量
/mm
Percipitation平均气温
/℃
Temperature日照时数
/h
Sunshine3 月 March 帽子峰 Maozifeng 86.20 13.20 90.80 古市 Gushi 312.90 15.00 90.80 4 月 April 帽子峰 Maozifeng 182.50 21.50 60.80 古市 Gushi 280.10 22.30 60.80 5 月 May 帽子峰 Maozifeng 172.20 23.20 122.90 古市 Gushi 168.40 24.60 122.90 6 月 June 帽子峰 Maozifeng 157.80 26.80 201.00 古市 Gushi 123.30 28.20 201.00 伸根期
Elongation stage帽子峰 Maozifeng 186.10 16.53 125.40 古市 Gushi 412.80 16.90 113.90 旺长期
Fast growing stage帽子峰 Maozifeng 154.50 22.13 50.10 古市 Gushi 180.20 22.15 37.70 成熟期
Maturity stage帽子峰 Maozifeng 258.10 25.45 300.00 古市 Gushi 291.70 26.42 323.90 大田生育期
Field growth stage帽子峰 Maozifeng 598.70 21.18 475.50 古市 Gushi 884.70 22.53 475.50
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表 3 不同生态亚区土壤与气候及其互作对烟叶光合特性的主效应分析
Table 3 Analyses of main effects of soil, climate and their interaction on photosynthetic characteristics of tobacco leaves in different ecological subregions
测定指标
Measured index变异来源
Variation source平方和
Sum of squares自由度
Degree of freedom均方
Mean squareF P Pη2 气孔导度 Stomatal conductance 土壤 Soil 0.003 1 0.003 1.881 0.177 0.041 气候 Climate 0.105 1 0.105 62.605 0.000 0.587 土壤×气候 Soil × climate 0.023 1 0.023 13.634 0.001 0.237 误差 Error 0.074 8 0.002 总变异 Total variations 8 773.109 11 蒸腾速率 Transpiration rate 土壤 Soil 0.416 1 0.416 0.559 0.459 0.013 气候 Climate 25.799 1 25.799 34.660 0.000 0.441 土壤×气候 Soil × climate 1.908 1 1.908 2.563 0.117 0.055 误差 Error 32.751 8 0.744 总变异 Total variations 60.874 11 胞间CO2浓度 CO2 concentration 土壤 Soil 11.408 1 11.408 0.078 0.781 0.002 气候 Climate 1 966.848 1 1 966.848 13.472 0.001 0.234 土壤×气候 Soil × climate 370.963 1 370.963 2.541 0.118 0.055 误差 Error 6 423.890 8 145.998 总变异 Total variations 8 773.109 11 净光合速率
Net photosynthetic rate土壤 Soil 0.480 1 0.480 0.075 0.785 0.002 气候 Climate 84.907 1 84.907 13.348 0.001 0.233 土壤×气候 Soil × climate 19.584 1 19.584 3.079 0.086 0.065 误差 Error 279.894 8 6.361 总变异 Total variations 384.865 11
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表 4 不同生态亚区土壤和气候条件对烤后烟叶化学成分含量及其协调性的影响1)
Table 4 Effects of soil and climate on chemical constituent contents and coordinations of flue-cured tobacco leaves in different ecological subregions
烟叶
Tobacco leaf处理
Treatmentw/% 糖碱比
Ratio of sugar to nicotine氮碱比
Ratio of N
to nicotine总糖
Total
sugar还原糖
Reducing
sugar烟碱
NicotineK+ 总氮
Total N淀粉
Starch上部叶 Upper leaf T1 21.70±0.35a 17.81±0.18a 3.16±0.03a 2.37±0.12a 2.33±0.02b 4.46±0.17b 7.46±0.10a 0.80±0.01b T2 21.69±0.61a 16.92±0.11a 2.91±0.04b 2.29±0.16a 2.47±0.02a 4.94±0.23ab 6.86±0.13b 0.78±0.00b T3 19.04±0.15b 14.12±0.31b 2.66±0.01c 2.17±0.13a 1.99±0.01d 5.29±0.27a 7.15±0.09ab 0.75±0.01b T4 19.34±0.41b 14.55±0.04b 2.63±0.01c 2.04±0.04a 2.24±0.01c 5.52±0.20a 7.35±0.18a 0.85±0.01a 中部叶 Middle leaf T1 21.03±0.11b 17.75±0.11b 2.46±0.02a 2.81±0.06a 2.16±0.01a 3.66±0.05d 8.55±0.04b 0.88±0.01a T2 22.31±0.17a 18.64±0.05a 2.31±0.02b 2.53±0.08b 1.94±0.12b 4.10±0.05c 9.67±0.11a 0.84±0.05a T3 19.11±0.33c 15.44±0.44c 2.05±0.01c 2.39±0.07b 1.85±0.01b 5.29±0.20a 9.32±0.19a 0.90±0.01a T4 19.68±0.24c 17.16±0.20b 2.36±0.04b 2.32±0.05b 2.01±0.01ab 4.84±0.03b 8.33±0.21b 0.85±0.02a 下部叶 Lower leaf T1 21.03±0.07a 17.05±0.04a 2.34±0.02a 2.27±0.18a 1.79±0.13a 4.69±0.03ab 8.98±0.05b 0.76±0.05b T2 20.84±0.46a 16.40±0.06b 2.22±0.04b 1.95±0.15a 1.91±0.15a 4.86±0.03a 9.37±0.08a 0.86±0.07a T3 18.12±0.03b 15.35±0.29c 1.83±0.00d 2.24±0.06a 1.58±0.01a 3.65±0.20c 9.89±0.03a 0.86±0.01a T4 17.89±0.21b 13.47±0.08d 1.97±0.00c 2.14±0.10a 1.72±0.01a 4.33±0.22b 9.08±0.12b 0.88±0.00a 1) 相同部位烟叶的同列数据后，不同小写字母表示差异显著 (P<0.05，Duncan’s 法)
1) Different lowercase letters in the same column of the same tobacco leaf indicated significicant difference (P<0.05, Duncan’s method)
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表 5 不同生态亚区土壤与气候条件及其互作对烤后烟叶化学成分含量及其协调性的主效应分析
Table 5 Analyses of main effects of soil, climate and their interaction on chemical constituent contents and coordinations of flue-cured tobacco leaves in different ecological subregions
测定指标
Measured index变异来源
Variation source平方和
Sum of squares自由度
Degree of freedom均方
Mean squareF P Pη2 总糖
Total sugar土壤 Soil 0.062 1 0.062 0.121 0.737 0.015 气候 Climate 5.286 1 5.286 10.237 0.013 0.561 土壤×气候 Soil×climate 0.602 1 0.602 1.166 0.312 0.127 误差 Error 4.131 8 0.516 总变异 Total variations 10.082 11 还原糖 Reducing sugar 土壤 Soil 0.463 1 0.463 1.098 0.325 0.121 气候 Climate 6.357 1 6.357 15.063 0.005 0.653 土壤×气候 Soil×climate 3.485 1 3.485 5.592 0.046 0.411 误差 Error 3.376 8 0.422 总变异 Total variations 13.681 11 烟碱 Nicotine 土壤 Soil 0.103 1 0.103 0.997 0.347 0.111 气候 Climate 1.334 1 1.334 12.951 0.007 0.618 土壤×气候 Soil×climate 0.659 1 0.659 5.394 0.049 0.403 误差 Error 0.824 8 0.103 总变异 Total variations 2.919 11 K+ 土壤 Soil 1.919 1 1.919 7.379 0.026 0.480 气候 Climate 0.332 1 0.332 1.275 0.291 0.138 土壤×气候 Soil×climate 0.254 1 0.254 0.978 0.352 0.109 误差 Error 2.081 8 0.260 总变异 Total variations 4.587 11 总氮 Total N 土壤 Soil 0.022 1 0.022 11.691 0.009 0.594 气候 Climate 0.120 1 0.120 62.925 0.000 0.887 土壤×气候 Soil×climate 0.029 1 0.029 6.165 0.038 0.435 误差 Error 0.015 8 0.002 总变异 Total variations 0.186 11
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续表5 Continued table 5 测定指标
Measured index变异来源
Variation source平方和
Sum of squares自由度
Degree of freedom均方
Mean squareF P Pη2 淀粉 Starch 土壤 Soil 0.032 1 0.032 0.999 0.347 0.111 气候 Climate 0.410 1 0.410 12.951 0.007 0.618 土壤×气候 Soil×climate 0.184 1 0.184 5.821 0.042 0.421 误差 Error 0.253 8 0.032 总变异 Total variations 0.897 11 糖碱比
Ratio of sugar to nicotine土壤 Soil 0.195 1 0.195 15.298 0.005 0.657 气候 Climate 0.005 1 0.005 0.414 0.538 0.049 土壤×气候 Soil×climate 0.015 1 0.015 1.178 0.309 0.128 误差 Error 0.102 8 0.013 总变异 Total variations 0.317 11 氮碱比
Ratio of N to nicotine土壤 Soil 0.015 1 0.015 1.125 0.320 0.123 气候 Climate 0.098 1 0.098 7.312 0.027 0.478 土壤×气候 Soil×climate 0.197 1 0.197 12.729 0.007 0.614 误差 Error 0.107 8 0.013 总变异 Total variations 0.417 11
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表 6 不同生态亚区气候因子与烤后烟叶化学成分含量的相关性分析1)
Table 6 Correlation analyses between climate factors and chemical constituent contents of flue-cured tobacco leaves in different ecological subregions
指标
Index伸根期 Elongation stage 旺长期 Fast growing stage 成熟期 Maturity stage 降水量
Precipitation平均气温
Mean temperature日照时数
Sunshine hour降水量
Precipitation平均气温
Mean temperature日照时数
Sunshine hour降水量
Precipitation平均气温
Mean temperature日照时数
Sunshine hour总糖
Total sugar−0.643 −0.533 −0.027 −0.527 −0.932** −0.085 −0.290 −0.240 0.074 还原糖
Reducing sugar−0.834* −0.704 −0.177 −0.628* −0.759 −0.157 −0.079 −0.053 0.315 烟碱
Nicotine0.798* 0.060 0.265 0.448 0.422 0.074 0.493 −0.106 −0.096 K+ 0.085 −0.037 −0.163 −0.093 −0.452 −0.156 0.534 −0.581 0.272 总氮
Total N−0.427 −0.791* 0.078 −0.493 −0.574 −0.123 0.569 −0.049 0.052 淀粉
Starch0.010 0.243 0.048 0.540 −0.156 −0.053 0.136 0.194 −0.019 糖碱比
Sugar/nicotine0.212 −0.301 −0.303 0.245 0.852* −0.089 −0.529 0.053 0.183 氮碱比
N/nicotine0.827* −0.257 −0.467 0.178 −0.009 −0.393 −0.061 0.182 0.382 1) “*” 和 “**” 分别表示 0.05 和 0.01 的显著相关
1) “*” and “**” indicated significant correlation at P<0.05 andP<0.01 levels, respectively
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[1] 周越, 周冀衡, 范幸龙, 等. 云南保山高海拔地区不同烤烟品种适宜性分析[J]. 中国农学通报, 2014, 30(1): 254-257. [2] 邵丽, 晋艳, 杨宇虹, 等. 生态条件对不同烤烟品种烟叶产质量的影响[J]. 烟草科技, 2002(10): 40-45. doi: 10.3969/j.issn.1002-0861.2002.10.010 [3] 许自成, 刘国顺, 刘金海, 等. 铜山烟区生态因素和烟叶质量特点[J]. 生态学报, 2005, 25(7): 1748-1753. doi: 10.3321/j.issn:1000-0933.2005.07.031 [4] 李旭华, 何传国, 陈建军, 等. 广东浓香型特色烟叶关键生产技术理论与应用[M]. 广州: 华南理工大学出版社, 2011. [5] 蔡永占, 周普雄, 张柳, 等. 不同气候条件对“云烟87”旺长期叶片光合速率及蛋白表达的影响[J]. 中国烟草学报, 2015, 21(1): 39-48. [6] 赵福杨, 张耸, 钱宇, 等. 不同土壤类型对烤烟化学成分及其协调性的影响[J]. 安徽农业科学, 2016, 44(20): 38-41. doi: 10.3969/j.issn.0517-6611.2016.20.013 [7] 王海涛. 河南烟区气候因素特征及对烟叶化学成分的影响与调控[D]. 郑州: 河南农业大学, 2013. [8] 郭治兴, 陈泽鹏, 王静, 等. 广东省烟草土壤生态适宜性评价[J]. 中国烟草科学, 2011, 32(4): 75-80. doi: 10.3969/j.issn.1007-5119.2011.04.017 [9] 邓明军, 石媛媛, 高华军, 等. 广西靖西烟区烤烟种植生态适宜性分析[J]. 江西农业学报, 2017, 29(8): 86-90. [10] 胡蓉花, 付宗仁, 凡中良, 等. 吉安烟区生态因素及植烟应对措施分析[J]. 安徽农业科学, 2015, 43(27): 61-63. doi: 10.3969/j.issn.0517-6611.2015.27.024 [11] 刘丽, 文俊, 林锐锋, 等. 浓香型烟叶特征及影响因素研究进展[J]. 安徽农业科学, 2010, 38(18): 9504-9506. doi: 10.3969/j.issn.0517-6611.2010.18.048 [12] 谢晓斌, 陈永明, 王军, 等. 南雄烟区生态条件分析[J]. 中国烟草科学, 2014, 35(4): 75-78. [13] 刘国敏. 种植密度和施氮量对烟叶组织结构发育、化学成分及产质量的影响[D]. 广州: 华南农业大学, 2016. [14] 全国烟草标准化技术委员会. 烤烟基本烘烤技术规程: YC/T42-1996[S]. 北京: 中国标准出版社, 1996. [15] 王瑞新. 烟草化学[M]. 北京: 中国农业出版社, 2003. [16] 邹琦. 植物生理学实验指导[M]. 北京: 中国农业出版社, 2000. [17] 易建华, 彭新辉, 邓小华, 等. 气候和土壤及其互作对湖南烤烟还原糖、烟碱和总氮含量的影响[J]. 生态学报, 2010, 30(16): 4467-4475. [18] 雷利琴. 基于冠层反射光谱的油菜光合及生长监测[D]. 长沙: 湖南农业大学, 2012. [19] 金云峰, 王莎莎, 张建波, 等. 生长温度对不同生育期烟草叶片光合作用及质体色素代谢的影响[J]. 中国农学通报, 2015, 31(22): 57-74. doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb15020075 [20] 柯学, 李军营, 李向阳, 等. 不同光质对烟草叶片生长及光合作用的影响[J]. 植物生理学报, 2011, 47(5): 512-520. [21] 柯学, 李军营, 徐超华, 等. 不同光质对烟草叶片组织结构及Rubisco羧化酶活性和rbc、rca基因表达的影响[J]. 植物生理学报, 2012, 48(3): 251-259. [22] COVARELLI L. Effect of nitrogen fertilization on the photosynthetic activity, growth and yield of Virginia tobacco (Nicotiana tabacum L.)[J]. Beiträge Zur Tabakforschung, 2015, 18(6): 245-254.
[23] 郑璞帆, 崔志燕, 陈富彩, 等. 喷施硅肥对烤烟圆顶期光合特性、氮钾含量及产质量的影响[J]. 中国土壤与肥料, 2017(4): 124-128. [24] 刘国顺. 烟草栽培学[M]. 北京: 中国农业出版社, 2003. [25] 王行, 郑荣豪, 柯油松, 等. 广东浓香型优质烟叶开发密集烘烤关键技术研究方向[J]. 江西农业学报, 2012, 24(9): 101-105. doi: 10.3969/j.issn.1001-8581.2012.09.028 [26] 黄爱缨, 木志坚, 蒋珍茂, 等. 土壤–气候和烟草品种及其互作对云南昭通烟叶化学品质的影响[J]. 西南大学学报(自然科学版), 2014, 36(10): 55-63. [27] BOZHINOVA R. Effect of long-term potassium fertilization on the chemical composition of Oriental tobacco[J]. J Central European Agric, 2012, 13(3): 510-518. doi: 10.5513/JCEA01/13.3.1078
[28] 彭新辉, 易建华, 周清明, 等. 土壤与气候及其互作对湖南烤烟还原糖与总植物碱含量的影响[J]. 中国烟草学报, 2010, 16(1): 11-15. [29] 王育军, 周冀衡, 张一扬, 等. 云南保山烟区气象因子与烤烟化学成分的相关性分析[J]. 中国农业科技导报, 2014, 16(2): 109-115. [30] 李琦, 王勇军, 蔡凤梅. 气候因子与烤烟常规化学成分相关性分析[J]. 湖南农业科学, 2014(4): 27-30. doi: 10.3969/j.issn.1006-060X.2014.04.008 [31] 蔡雪姣, 陈建军, 吕永华, 等. 不同土壤类型烟叶组织结构及化学成分的差异比较[J]. 浙江农业学报, 2013, 25(6): 1177-1182. [32] 母少东, 蒋光华, 李浩, 等. 不同植烟区土壤对烟叶碳氮代谢品质相关指标的影响[J]. 南京农业大学学报, 2014, 37(4): 109-116. -
期刊类型引用(5)
1. 高旻. 视频分析技术在港口交通流量监控中的应用. 电视技术. 2025(01): 223-225 . 
百度学术
2. 陈钇果. 基于FPGA架构的人工智能加速器设计与实现. 软件. 2025(01): 59-61 . 百度学术
3. 沃英达. 基于深度学习算法的激光散斑音频信号提取与增强. 电声技术. 2025(02): 52-54+77 . 百度学术
4. 蓝壮青. 基于欠定盲源分离的双路音频信号噪声自适应分离. 现代电子技术. 2024(24): 68-72 . 百度学术
5. 吴源源. 基于机器学习的音频信号处理系统设计. 电声技术. 2024(11): 182-184 . 百度学术
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