International Journal of Extreme Manufacturing·9月18日 · 周五论文农业人工智能与决策模型阅读 0
Advances in Bioacoustics Sensing and Signal Processing Technologies
Chengyu Li · Wenbo Li · Jingyang Wu 等 8 人
论文解读
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综述生物声学传感与信号处理进展，涵盖医疗、生态与农业应用。
方法
综述压电/摩擦电/MEMS声传感器、深度学习与多模态融合方法。
发现
建立跨领域统一框架，强调物理建模、标准测试与数据库的关键作用。
机会点
植物胁迫声发射的标准化采集与深度学习分类，可填补农业声学监测空白。
影响力18
信息增量20
专业深度18
信源权威14
时效性8
该综述系统梳理生物声学传感与信号处理技术，并明确指向精准农业与植物胁迫声发射监测，对农业信息化具有跨领域参考价值，但属综述类论文，非产业级突破。
原文摘要
摘要 在柔性电子、微加工和人工智能进步的推动下，生物声学正在革新健康、生态和智能系统中的传感与信号处理。本文系统梳理了高性能声学传感器（如压电、摩擦电、MEMS）以及从心音到植物胁迫发射等多尺度生物声音采集方案的关键进展。此外，我们深入探讨了声学信号预处理、特征提取和分类的先进方法，特别强调了多模态数据融合和深度学习算法在复杂现实场景中的强大分析能力。至关重要的是，尽管医学、生态和农业领域在传感需求和生物目标上差异巨大，本文建立了一个以生物声学信息流中共同的物理和算法挑战为中心的统一框架。通过将这些不同领域并置比较，凸显了传感方法学跨学科整合的潜在策略。我们还批判性地评估了声学物理建模、标准化测试框架和金标准数据库在评估系统性能中的重要作用。最后，本文重点介绍了生物声学在人体健康监测、医学诊断、人机交互和精准农业中的前沿应用。通过综合当前技术汇聚趋势并勾勒未来轨迹，我们为生物声学研究面临的有前景方向和关键挑战提供了全面视角。