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AI时代下的叶绿素荧光测试与分析
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叶绿素荧光作为光合作用的无损检测探针，具有十分广泛的应用价值。在传统叶绿素荧光仪的OJIP与PAM测试协议中，激发光信号采用阶跃或调制脉冲两种窄带信号。由于激励信号的简单性，传统的OJIP与PAM叶绿素荧光信号的一些特征点具有明确的植物生理意义。简单的信号适合人类观察与统计分析，在算力有限的条件下优势明显。 1. 传统叶绿素荧光测试的局限性 光合作用包含众多的化学反应，这些反应的速率各异，且光合系统是一个高阶复杂的非线性宽带系统。根据控制理论与参数辨识理论，窄带激励信号难以让响应信号含有丰富信息，信息丰富性较低的响应信号也势必影响对系统状态判断的潜力。例如，一个心脏病患者，如果不做某些复杂的运动，其心电图可能呈现为正常状态。因此传统的叶绿素荧光OJIP与PAM测试信号在多重胁迫及轻度胁迫的解析方面具有一定局限性，尤其在自然环境中，植物往往受到多重胁迫的耦合影响。 2. AI时代深度模型对信息丰富度的需求 在AI模型大规模运用以前，复杂的叶绿素荧光信号波形分析非常困难。然而，随着算力的提升，深度学习模型在众多领域发挥着越来越重要的作用，这些模型具备了从复杂且含有丰富信息的叶绿素荧光信号中解析更多的光合系统及环境胁迫信息的能力。传统的叶绿素荧光仪不具备宽带激励功能，限制了新兴的AI算法处理复杂叶绿素荧光信号及挖掘丰富信息的能力。 3. 绿视芯科技的解决方案 为解决上述问题，绿视芯科技（无锡）有限公司研究开发了一系列具有宽带PRBS信号激励功能的叶绿素荧光仪。该仪器不仅能够测量传统的叶绿素荧光诱导动力学（OJIP）与PAM曲线，还能设置复杂的激励信号，获得信息更丰富的叶绿素荧光信号。通过对多种植物在三种激发光信号下叶绿素荧光信息熵的比较，发现PRBS激发的叶绿素荧光信号含有最丰富的信息。该仪器在AI时代能为植物生理及环境胁迫提供新型的检测手段，将促进叶绿素荧光技术在更多领域的应用，进一步提升其科研与应用价值。 绿视芯科技提供完善的叶绿素荧光测试设备系列，包括手持式叶绿素荧光仪、叶绿素荧光传感器网络、微型叶绿素荧光传感器、叶绿素荧光成像系统。所有设备均具有完全自主的知识产权，与进口设备相比，功能更完备、性能更优越。  |
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