植物电信号是在外界环境的刺激下,组织和细胞产生的静息电位,是一种可以表征植物生理过程及生长状态的植物生理信号,其特点是微弱且低频,幅值处于几十微伏,频率大部分在5Hz以内,由于测试现场的噪声以及植物体内各种信号的相互干扰会对其产生严重的影响,因此必须采用行之有效的预处理方法,才能够对植物电信号进行准确的解读。本研究首先采用植物电信号采集平台对燕子掌与虎皮兰分别进行了信号的采集,对采集到的植物电信号进行消噪处理,对比分析小波硬阈值去噪、小波软阈值去噪以及无偏风险估计去噪三种去噪分析法,通过消噪效果以及信噪比SNR值的对比,本研究最终采用小波软阈值去噪法对信号进行消噪预处理。分析算法包括三种:第一,时域分析法,分别对特征值:均值、峰峰值、方差以及均方差统计与分析;第二,频域分析法,首先采用AR功率谱分析法对植物电信号处理,通过功率谱曲线分析信号的能量分布,并且通过统计边缘频率、重心频率及功率谱熵三个参数值,综合分析植物电信号的频域特征;第三,时频域分析法,对比小波时频域分析、短时傅立叶分析法,与此同时,为弥补这两种方法的不足,且能够更加准确的分析植物电信号在时频域上的能量分布情况,采用db5小波对信号进行五尺度分解。分别改变植物生长柜中的LED光照度、环境温度和土壤湿度,通过采集燕子掌和虎皮兰的在不同环境因子刺激的植物电信号,分别采用上述的时域、频域、时频域算法对这几组信号进行处理以及特征值的分析,结合两类植物的生长特点,得出最适宜两种植物生长的LED光照度、环境温度以及土壤湿度:燕子掌最适光照度为15~22klux,环境温度为25.5℃,土壤湿度为11.2%~24.9%;虎皮兰的最适光照度为21~28klux,环境温度为30.5℃,土壤湿度为11.2%~18.4%。