Выбор алгоритма фильтрации экспериментальных данных для контроля всхожести семян пшеницы по мембранным потенциалам

Abstract

Достоверная оценка всхожести семян пшеницы в сжатые сроки представляет собой актуальную задачу. Эту задачу можно решить путем использования способа, основанного на измерении мембранного потенциала семян пшеницы. Экспериментально установлено и теоретически подтверждено, что мембранный потенциал существенно отличается для семян с низкой и высокой всхожестью, и может быть использован в качестве параметра оценки качества посевного материала. Однако в процессе измерений мембранного потенциала у зерен пшеницы наблюдаются случайные выбросы, шумы и отклонения. Установлено, что на изменение мембранного потенциала влияют различные факторы, а именно температура, концентрация внешних растворов при подготовке семян к измерению, конструктивные особенности прибора с электродами и т.д. Исключив воздействие таких факторов, как температура (за счет автоматики, поддерживающей заданную температуру), наличие внешних концентраций ионов (за счет применения дистиллированной воды), остается один из существенных факторов – конструктивные особенности прибора и электродов,  которые вызывают случайный шум. Поэтому в процессе измерения важным этапом является обработка полученных данных. Известно, что существуют линейные и нелинейные алгоритмы фильтрации сигналов.  В результате исследования проведен сравнительный анализ двух алгоритмов фильтрации экспериментальных данных. Поскольку аномальные выбросы отсутствуют согласно критерию Ирвина, для сглаживания случайных выбросов, шумов и отклонений выбран метод скользящей средней. Этот метод позволяет оценить закономерность зависимости, сглаживая колебания. Экспериментально установлено, что метод скользящей средней наиболее эффективен с использованием интервала сглаживания в 200 значений.