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龙图腾网获悉黑龙江八一农垦大学申请的专利基于叶片表面电位时频图谱玉米植株氮含量等级检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121275855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511843215.4，技术领域涉及：G01N27/26；该发明授权基于叶片表面电位时频图谱玉米植株氮含量等级检测方法是由田芳明;刘志强;马祥淳;王永昌;许佳乐;任增强设计研发完成，并于2025-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于叶片表面电位时频图谱玉米植株氮含量等级检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及玉米叶片氮含量检测领域，具体公开了基于叶片表面电位时频图谱玉米植株氮含量等级检测方法，包括：S1、培养不同氮含量条件下的玉米植株并采集相关数据；S2、对采集的叶片表面电位数据进行预处理；S3、对预处理后的信号进行时频域特征提取与数据集划分；S4、建立并优化玉米氮含量等级检测模型；S5、使用优化后的检测模型进行氮含量等级检测。本发明提出的技术方案解决了现有检测法主观性强、有损、易受干扰、成本高、过程复杂及单一时域信息不足等问题，有效提升玉米氮含量检测无损性、早期检测能力与精度，为植物电信号生理生态检测提供路径。

本发明授权基于叶片表面电位时频图谱玉米植株氮含量等级检测方法在权利要求书中公布了：1.基于叶片表面电位时频图谱玉米植株氮含量等级检测方法，其特征在于，包括： S1、培养不同氮含量条件下的玉米植株并采集相关数据：将培育至特定叶期的玉米移栽到珍珠岩基质栽培容器中，定期施加不同氮含量配比的霍格兰营养液以培养不同缺氮条件的玉米植株；待培养特定时间后，测量玉米叶片叶绿素相对含量，随后在法拉第电磁网中，使用微弱电信号多通道数据采集系统结合特定电极对玉米叶片进行表面电位信息采集，并对采集的数据分类存储； S2、对采集的叶片表面电位数据进行预处理：采用改进的自适应噪声完备集合经验模态分解对电信号进行分解；基于频域分析筛选噪声主导的IMF分量，通过快速傅里叶变换计算各IMF的主频，结合样本熵预设阈值剔除高频噪声和低频基线漂移分量，保留有用IMF分量；采用改进小波阈值函数对有用分量进行降噪，得到预处理后信号； S3、对预处理后的信号进行时频域特征提取与数据集划分：采用短时傅里叶变换将预处理后的一维表面电位信号转换为二维时频域图像，随后将不同氮含量等级对应的时频域图像划分为训练集、验证集和测试集； S4、建立并优化玉米氮含量等级检测模型：以划分后的时频域图像为基础，采用残差网络与长短期记忆网络结合的混合深度学习架构建立检测模型，以准确率、召回率、精确率和F1值作为模型性能评价指标，对模型参数进行优化调整，最终得到玉米叶片氮含量等级检测模型； S5、使用优化后的检测模型进行氮含量等级检测：将待检测玉米叶片的表面电位信号经预处理、短时傅里叶变换后得到的时频域图像输入检测模型，输出玉米植株氮含量等级检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人黑龙江八一农垦大学，其通讯地址为：163319 黑龙江省大庆市高新区新风路5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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