王 鋒，王艷娜，梁義濤，李 嵐，張 猛，宋紅霞，焦珂珂

（河南工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，河南 鄭州 450001）

0 引言

生物光子輻射（Biophoton Emission，BPE）是普遍存在于生物系統(tǒng)中的超弱光輻射，它的強(qiáng)度定義為被測(cè)樣品每秒每平方厘米表面發(fā)射的光子數(shù)，數(shù)量級(jí)為幾個(gè)到幾千個(gè)光子，遠(yuǎn)低于通常生物發(fā)光、化學(xué)發(fā)光的強(qiáng)度[1].它可以作為生物體代謝活動(dòng)的一項(xiàng)綜合指標(biāo).生物光子輻射一般分為自發(fā)生物光子輻射和受激生物光子輻射兩種形式.

近年來，生物光子檢測(cè)技術(shù)逐漸開始應(yīng)用于糧食作物種子品質(zhì)的測(cè)量與分析領(lǐng)域.李少華等[2]通過研究滲透脅迫下萌發(fā)小麥種子超弱光子輻射的變化，提出基于生物光子輻射的細(xì)胞系統(tǒng)的狀態(tài)參量和序參量作為種子抗旱性評(píng)價(jià)指標(biāo)；趙丹瑩等[3]研究了番茄果實(shí)超微弱發(fā)光規(guī)律與冷害程度的關(guān)系.

對(duì)生物光子輻射信息的研究方法主要是針對(duì)基于時(shí)間積分得到的目標(biāo)受激生物光子輻射時(shí)域曲線進(jìn)行分析，尋找其規(guī)律[4－5].作者針對(duì)小麥籽粒受激生物光子輻射信息，運(yùn)用頻譜分析方法，研究新陳度不同的小麥籽粒之間若干頻域參數(shù)的區(qū)別，從而為糧食作物品質(zhì)特征判定提供一種思路.

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

選取2012年和2010年生產(chǎn)的品種為“鄭麥7698”小麥種子（以下簡(jiǎn)稱新小麥和陳小麥）.挑選籽粒飽滿的小麥各5 g，用純凈水沖洗兩次，除去灰塵雜質(zhì)，置于60℃干燥箱中干燥至沖洗前的質(zhì)量，用保鮮膜密封備用.

1.2 受激BPE信號(hào)的獲取

測(cè)量?jī)x器采用北京建新力拓公司的BPCLZL-TGC超微弱發(fā)光測(cè)量?jī)x.測(cè)量時(shí)稱取小麥籽粒樣品（5.00±0.02）g，處理后放入保持在 25°C的測(cè)量室中，測(cè)量時(shí)長(zhǎng)1 000 s，數(shù)據(jù)讀取時(shí)間間隔為10 s.作者采用的處理方法包括水激和光照兩種，具體試驗(yàn)方法如下.

水激：將樣品暗處理30 min，然后對(duì)樣品室的小麥注水來測(cè)定其水激發(fā)光（用注射器通過樣品室注射口向測(cè)量杯中注射5 mL純凈水后立即測(cè)量）.

光照：將樣品暗處理30 min，然后在光源下垂直照射30 min后測(cè)量其延遲發(fā)光.光源采用23 W熒光燈，光照距離為5 cm（經(jīng)測(cè)量照度為46 500 lx）.

1.3 小麥籽粒受激BPE信號(hào)的時(shí)、頻域分析

對(duì)測(cè)量得到的BPE信號(hào)，首先去除儀器本底噪聲和信號(hào)中的直流分量，再進(jìn)行一維平穩(wěn)小波降噪，最后對(duì)降噪后的數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換分析，通過計(jì)算頻譜相關(guān)的特征參量觀察其頻域特性.具體流程如圖1所示.

圖1 BPE信號(hào)處理整體流程

（1）去除儀器本底噪聲

對(duì)BPE信號(hào)，依次減去測(cè)量前后本底噪聲的平均值（本底噪聲平均值是以1 s為單位測(cè)量的，數(shù)據(jù)以10 s為單位，故每個(gè)數(shù)據(jù)減去10倍的本底噪聲）.

（2）去除信號(hào)中的直流分量

（3）一維平穩(wěn)小波降噪

對(duì)由（2）得到的信號(hào)，按照以下3個(gè)步驟進(jìn)行小波閾值降噪處理：

1）一維信號(hào)的小波分解.根據(jù)消噪效果的比較，選用haar小波，進(jìn)行5層小波分解；

2）小波分解高頻系數(shù)的閾值量化.對(duì)各個(gè)分解尺度下的高頻系數(shù)選擇一個(gè)閾值進(jìn)行軟閾值量化處理.

軟閾值函數(shù)：

軟閾值將較小的小波系數(shù)置零，但對(duì)較大的小波系數(shù)向零做了收縮，軟閾值處理是一種更為平滑的方式，去噪后能產(chǎn)生更為平滑的結(jié)果.

3）一維小波重構(gòu).根據(jù)小波分解的最底層低頻系數(shù)和各層高頻系數(shù)進(jìn)行一維小波重構(gòu).

小波降噪在改善信噪比的同時(shí)，又能保持相當(dāng)高的時(shí)間分辨率，能夠取得比傳統(tǒng)方法更好的降噪效果.

（4）頻譜相關(guān)參數(shù)計(jì)算

1）譜重心頻率.譜重心頻率給出了信號(hào)幅度按頻率分布的重心[6]，計(jì)算公式為:

其中，f為頻率值，fg為頻譜重心頻率，f1到f2為頻率范圍，|X(ej2πf)|為頻譜的幅度.

2）分頻段頻譜幅值所占分量.文中數(shù)據(jù)均截取100個(gè)，主要分為4個(gè)頻段，通過比較各頻段幅值所占總幅值的百分比進(jìn)行分析.

2 結(jié)果與分析

2.1 新、陳小麥籽粒水激發(fā)光的頻譜分析

分別對(duì)新陳小麥籽粒的水激發(fā)光數(shù)據(jù)進(jìn)行去本底噪聲、去直流、小波降噪、快速傅立葉變換處理，并計(jì)算其頻譜各項(xiàng)參數(shù)，結(jié)果如圖2—圖4所示.

圖2 新、陳小麥的水激發(fā)光時(shí)間光子數(shù)曲線（去本底、直流后）

圖3 新、陳小麥時(shí)間光子數(shù)曲線（降噪后）

圖4 新、陳小麥的水激發(fā)光FFT變換結(jié)果

由圖4可知，新小麥和陳小麥的頻譜都主要集中在0～0.01 Hz之間，屬于低頻信號(hào)；二者水激發(fā)光頻譜均存在顯著性的差異.表1列出了新小麥和陳小麥的峰值頻率點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)幅值、頻譜重心頻率及其對(duì)應(yīng)幅值.頻譜重心頻率及其對(duì)應(yīng)幅值表明頻譜中分量較大的信號(hào)成分的頻率，峰值頻率點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)幅值表明頻譜的最大值點(diǎn)，可見新小麥和陳小麥的差異.表2列出了分4頻段時(shí)新小麥和陳小麥水激發(fā)光頻譜幅度百分比統(tǒng)計(jì)，在不同頻段其頻譜所占百分比也有比較明顯的差異.通過重復(fù)試驗(yàn)的比較對(duì)照，進(jìn)一步驗(yàn)證了上述特征.借助這些頻域的特征參數(shù)，可以很好地區(qū)別新小麥和陳小麥.

表1 新、陳小麥水激發(fā)光頻譜各項(xiàng)參數(shù)對(duì)比

表2 分4頻段時(shí)頻譜幅度百分比統(tǒng)計(jì) %

2.2 新陳小麥籽粒延遲發(fā)光的頻譜分析

分別對(duì)新、陳小麥籽粒延遲發(fā)光數(shù)據(jù)進(jìn)行去本底噪聲、去直流、一維平穩(wěn)小波降噪、快速傅立葉變換處理，并計(jì)算其頻譜各項(xiàng)參數(shù)，測(cè)量和處理結(jié)果如圖5—圖7所示.

圖5 新、陳小麥延遲發(fā)光時(shí)間光子數(shù)曲線（去本底、直流后）

圖6 新、陳小麥延遲發(fā)光時(shí)間光子數(shù)曲線（降噪后）

圖7 新、陳小麥延遲發(fā)光FFT變換結(jié)果

表3列出了新小麥和陳小麥籽粒延遲發(fā)光的頻譜特性參數(shù)值，頻譜重心頻率及其對(duì)應(yīng)幅值表明頻譜中分量較大的信號(hào)成分的頻率，峰值頻率點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)幅值表明頻譜的最大值點(diǎn)，可見二者的差異.表4給出了分4頻段時(shí)新小麥和陳小麥頻譜幅度百分比統(tǒng)計(jì)，新小麥和陳小麥也有差異.新陳小麥的延遲發(fā)光頻譜曲線在0.015 Hz之后趨于穩(wěn)定.通過重復(fù)試驗(yàn)的比較對(duì)照，進(jìn)一步驗(yàn)證了上述特征.借助這些頻域的特征參數(shù)，可以為鑒別小麥籽粒新陳度提供數(shù)據(jù)支持.

3 結(jié)論

新陳小麥水激發(fā)光、延遲發(fā)光頻譜的峰值頻率點(diǎn)對(duì)應(yīng)幅值、頻譜重心頻率及其對(duì)應(yīng)幅值、分頻段幅值所占百分比等頻譜參數(shù)的差別，可以進(jìn)一步從生物光子學(xué)角度為小麥籽粒新陳度的判別提供數(shù)據(jù)支撐.通過進(jìn)一步對(duì)多種不同年限小麥籽粒等農(nóng)作物的受激生物光子輻射進(jìn)行多次測(cè)量與頻譜分析，觀察其頻譜參數(shù)的差異，有可能從頻域分析角度在生物光子學(xué)領(lǐng)域中尋找一種簡(jiǎn)單、快速、準(zhǔn)確地判別小麥籽粒等農(nóng)作物新陳度的方法.

表3 新、陳小麥延遲發(fā)光頻譜各項(xiàng)參數(shù)對(duì)比

表4 分4頻段時(shí)頻譜幅度百分比統(tǒng)計(jì) %

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