電子鼻系統(tǒng)信號處理技術(shù)研究.pdf

1、電子鼻技術(shù)是一門新的交叉學(xué)科，涉及傳感器技術(shù)、電子學(xué)、信息技術(shù)以及模式識別技術(shù)等學(xué)科領(lǐng)域，開展電子鼻技術(shù)的研究，對推動我國嗅覺模擬技術(shù)的發(fā)展，縮小與國際先進水平的差距，具有重要的現(xiàn)實意義。
　　成熟的信號處理技術(shù)為電子鼻技術(shù)提供了強大的技術(shù)支撐，通過對電子鼻系統(tǒng)信號處理技術(shù)進行研究，彌補電子鼻系統(tǒng)中的缺陷與不足，從而延長電子鼻系統(tǒng)的使用壽命，提高電子鼻系統(tǒng)的性能，促進電子鼻系統(tǒng)的產(chǎn)品化，具有極大的經(jīng)濟價值與學(xué)術(shù)意義。
　　論

2、文的主要研究內(nèi)容和貢獻包括：
　　①對電子鼻系統(tǒng)特征選擇技術(shù)進行研究，提出了兩種新的特征選擇算法，用于去除電子鼻系統(tǒng)中干擾特征。本文提出的第一種特征選擇算法為小波變換空間相關(guān)特征選擇算法，通過使用 Daubechies小波分別對含有目標(biāo)與非目標(biāo)氣體的混合響應(yīng)信號以及只含有非目標(biāo)氣體的響應(yīng)信號進行小波變換，使用小波系數(shù)作為特征值，利用相關(guān)性檢測并去除在混合響應(yīng)信號中與非目標(biāo)響應(yīng)信號中最相關(guān)的特征值，以實現(xiàn)干擾特征的去除。本文提出的另

3、一種方法為獨立成分分析結(jié)合支持向量機特征選擇算法。使用獨立成分分析將混合響應(yīng)信號中目標(biāo)與非目標(biāo)氣體進行分離，使用獨立成分作為特征，并使用支持向量機確定并去除干擾特征。結(jié)果表明兩種方法均可以顯著提高電子鼻系統(tǒng)的性能。同時通過進一步比較分析，獨立成分分析結(jié)合支持向量機的特征選擇算法可以用更少的樣本，更低的維數(shù)，實現(xiàn)更好的效果，并且此算法也適用于其它的電子鼻數(shù)據(jù)集。
　?、趯﹄娮颖窍到y(tǒng)異常值檢測技術(shù)進行研究，提出了一種新的基于對數(shù)線性的

4、異常值檢測算法，用于檢測電子鼻系統(tǒng)氣體濃度預(yù)測數(shù)據(jù)集中的異常值。在氣體濃度預(yù)測數(shù)據(jù)集中會經(jīng)常出現(xiàn)由于濃度錯誤而引起的異常值。使用獨立成分分析，去除溫、濕度對半導(dǎo)體氣體傳感器的影響后，建立每個半導(dǎo)體氣體傳感器的對數(shù)線性曲線，計算每一個樣本點到此曲線的距離，設(shè)定合適的閾值，距離超過此閾值的即為異常值。此算法充分利用了半導(dǎo)體氣體傳感器的特性與氣體濃度信息。通過使用此算法對人為引入的異常值進行檢測，并對比去除異常值前后濃度預(yù)測結(jié)果，表明此算法可

5、以有效去除電子鼻系統(tǒng)中由于濃度錯誤而引起的異常值。
　?、蹖﹄娮颖窍到y(tǒng)漂移補償技術(shù)進行研究，提出了一種新的基于獨立成分分析的漂移補償算法，用于實現(xiàn)電子鼻系統(tǒng)的在線漂移補償。由于溫、濕度的變化等影響，難以觀察到漂移變化規(guī)律，對氣體濃度預(yù)測數(shù)據(jù)集進行獨立成分分析去除溫、濕度等其它干擾對傳感器的影響，提取與氣體濃度最相關(guān)的獨立成分，并使用得到的獨立成分分離矩陣對長期基線漂移數(shù)據(jù)進行獨立成分分析，得到相應(yīng)的獨立成分，通過對此獨立成分進行研

6、究，找到漂移規(guī)律，實現(xiàn)對氣體濃度預(yù)測的在線漂移補償。將本文提出的算法與成分校正算法和正交信號校正算法進行對比，結(jié)果表明本算法非常有效，實現(xiàn)了電子鼻系統(tǒng)漂移的在線實時補償，提高了氣體濃度預(yù)測的精度，延長了電子鼻系統(tǒng)的使用壽命。
　?、軐﹄娮颖窍到y(tǒng)差異校正技術(shù)進行研究，提出兩種新的無主板（作為標(biāo)準(zhǔn)的電子鼻系統(tǒng)）的差異校正算法，用于實現(xiàn)電子鼻系統(tǒng)在線差異校正。同類型的傳感器的不同個體在相同環(huán)境下響應(yīng)值會出現(xiàn)差異，本文提出的第一種無主板的

7、差異校正算法基于傳感器的對數(shù)線性特性，對主板中的每個傳感器通過對數(shù)線性特性建立標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，其它需要校正的電子鼻系統(tǒng)（從板）校正到標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)無主板的差異校正。本文提出的另一種方法是基于預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的無主板差異校正算法，該算法對主板的每個傳感器建立濃度預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，其它需要校正的從板通過此網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)差異校正。通過對比發(fā)現(xiàn)，兩種算法均可以實現(xiàn)對差異的校正，使傳感器輸出一致，而且由于沒有主板，傳感器的漂移等對校正沒有影響，但基于對數(shù)線性的校正算法實