最新电子鼻数据的特征选择
MOS型电子鼻关键问题研究及其应用
MOS型电子鼻关键问题研究及其应用摘要：本文研究了MOS型电子鼻的关键问题及其应用。
首先介绍了MOS型电子鼻的组成和原理，探讨了气敏元件材料、传感器结构和信号处理等关键技术。
在此基础上，分析了电子鼻在食品安全监测、环境污染检测、医疗诊断等领域的应用现状和未来发展方向。
研究结果表明，MOS型电子鼻具有高灵敏度、选择性和稳定性等优点，在多个领域得到了广泛应用和推广。
关键词：MOS型电子鼻；气敏元件；传感器结构；信号处理；应用一、引言近年来，人工智能、物联网等新兴技术的迅速发展，带动了传感器技术的快速发展。
特别是电子鼻技术，应用越来越广泛。
电子鼻是模拟生物嗅觉系统的一种人工嗅觉技术，具有异于其他技术的优越性。
目前，常规的电子鼻有光学、电化学、晶体管等类型，但由于内部光阴极灵敏度不够高，滤光玻璃带来的损失较大，使得精度上有所欠缺。
与之相比，MOS型电子鼻由于具有高灵敏度、选择性和稳定性等特点，已成为研究的热点。
二、MOS型电子鼻组成和原理MOS型电子鼻主要由传感器材料、电路模块、信号处理模块、显示模块等几个部分组成。
传感器材料是实现检测和识别的关键，主要包括气敏元件、纳米气体传感器、电容加热器等，其中气敏元件是MOS型电子鼻中最常用的传感器材料。
MOS型电子鼻的原理是通过气敏元件的电阻、电容、电感等物理参数的变化，实现对环境空气成分的感知和识别。
气敏元件是一种半导体材料，具有良好的响应特性，当环境中的有害气体、臭味等进入气敏元件时，会引起材料内部的电阻、电容、电感等物理参数的变化。
这种变化被采集到电路中，经过信号处理后，就可以得到相应的识别结果。
三、MOS型电子鼻的关键技术问题1.气敏元件材料：气敏元件是MOS型电子鼻中最关键的部分，其灵敏度、选择性和稳定性都至关重要。
常用的气敏元件材料包括SnO2、ZnO、TiO2等金属氧化物半导体材料。
要想提高气敏元件的灵敏度和选择性，需要优化材料的制备方法，同时控制材料的结构和形貌，以优化其表面的化学反应活性。
电子鼻的原理、应用现状及前景展望
电子鼻的原理、应用现状及前景展望辛松林1杨妍2（1.四川烹饪高等专科学校，四川成都610072；2上海雪国高榕生物技术有限公司，上海奉贤201401）摘要：气味指纹检测技术又被称为电子鼻技术，是近十年来快速发展起来的一个新兴事物。
本文综述了电子鼻的检测原理、仪器组成、特点、应用现状及前景，有助于各界对电子鼻更全面、深入的了解和认识。
关键词：电子鼻；气味；传感器电子鼻是一种气味指纹检测方法，其检测结果所显示的图谱又被称为气味指纹图谱，是近十年来快速发展起来的一个新兴事物，主要利用气味传感器、数据处理设备和分析软件组成的装置，它以气体为分析对象，通过模拟人的嗅觉系统对待检气味捕捉和检测，因此这种气味指纹检测装置被形象的称为电子鼻，这种气味指纹检测技术又被称为电子鼻技术。
该技术是利用气体传感器阵列的响应曲线来识别气味的电子系统。
电子鼻与普通的化学仪器，如色谱仪、光谱仪等不同，得到的不是被测样品各种成分的定性和定量结果，而是样品中挥发成分的整体信息。
目前，技术较成熟电子鼻系统有英国Neotronics system和AromaScansystem、法国Alpha MOS系统、日本Frgaro、中国台湾Smell和KeenWeen等，它不仅可以对不同样品的气味信息进行简单的比对分析，而且可以通过采集标样信息建立数据库，利用化学计量学的统计分析方法对未知样品进行定性和定量分析，具有快速、便捷的特点。
1.电子鼻的检测原理l994年，英国Warwiek大学Gardner和Southampton大学Bartlett使用“电子鼻”这一术语并定义为“电子鼻是一种由具有部分选择性化学传感器阵列和适当模式识别系统组成、能识别简单或复杂气味仪器”。
电子鼻又称气味扫描仪，在检测时充分发挥其客观性、可靠性和重现性等优点，主要用以识别、分析、检测一些会挥发成分。
1.1仪器组成电子鼻检测装置主要由传感器、计算机、进样装置、气体处理装置所组成。
2024年电子鼻市场发展现状
2024年电子鼻市场发展现状摘要电子鼻技术是一种通过模拟人类嗅觉系统来检测和识别气味的新型技术。
目前，电子鼻在各个领域都有着广泛的应用，从食品行业到环境监测，都可以看到电子鼻的身影。
本文将对电子鼻市场的发展现状进行分析，包括市场规模、主要应用领域、主要厂商和技术趋势等方面。
1. 引言电子鼻是一种利用传感器和模式识别技术模拟人类嗅觉系统的技术。
它可以检测和识别各种气味，具有快速、准确的特点，而且不受环境和人为因素的影响。
由于其广泛的应用前景和巨大的商业价值，电子鼻市场近年来蓬勃发展。
2. 市场规模根据市场研究机构的数据显示，电子鼻市场正呈现出快速增长的态势。
据预测，到2025年，全球电子鼻市场规模将达到xx亿美元。
市场增长的主要驱动因素包括增加的需求和技术进步。
随着电子鼻技术的不断成熟和应用领域的扩大，电子鼻市场有望进一步扩大。
3. 主要应用领域目前，电子鼻已经在多个领域得到了广泛的应用，并取得了一些显著的成果。
3.1. 食品行业电子鼻在食品行业有着重要的应用。
通过检测食品的气味，可以判断食品是否新鲜、是否存在有害物质等。
这对于食品质量的监测和食品安全的保障都具有重要意义。
3.2. 医疗领域电子鼻在医疗领域也有着广泛的应用前景。
通过检测人体气味，可以进行早期疾病诊断和健康监测。
例如，电子鼻可以检测出肺癌等疾病的特殊气味，从而实现早期诊断，提高治疗效果。
3.3. 环境监测电子鼻在环境监测领域也得到了广泛的应用。
通过检测环境中的气味，可以判断空气质量、水质污染等情况，为环境保护和污染治理提供有力的支持。
4. 主要厂商目前，国内外有许多公司在电子鼻领域进行研发和生产。
以下是一些主要的厂商：•ABC公司：专注于食品领域的电子鼻研发和生产，已在国内市场占据领先地位。
•XYZ公司：在医疗领域拥有相关专利技术，产品在国际市场上有一定影响力。
•123公司：致力于环境监测领域的电子鼻技术开发，已取得一些重要的研究成果。
特征选择在电子鼻系统阵列优化中的应用
关键 词 ：阵列优化 ； 特征 选择 ； 可燃性液体 ； 搜索算法 ； 类别 可分性 准则
中图分类号 ：Ｔ ２ ２ Ｐ １ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：ｌ Ｏ －９ ８ （ ０ ８ ０ －０ １ －０ Ｏ ０ ７ ７ ２ ０ ）２ １４ ４
ｓ ｅ ｔ ｎ ｏ ｓ ｓ ｅ ｅ ｃ ｌｅ ｔ ｐ ｉ ｉａｉｎ ｒ ｐｅｔ ａ ｓ ｅ ｅ ｔ ｌ ａ ｔ ｉ ｉ ｔ ｓ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｕｓ ａ ｉ ｅｌｃｉ ｐ ｓ ｅ ｓ ｓ ｘ ｅ ｌｎ ｏ ｔｍ ｚ ｔｏ ｐ ｏ ｒｙ ｎｄ ｐ ｎｄ ｄ ｈｅ ｅ ｓ ｔｍｅ ｎ ｈｉ ｅ ｐ ｒ ｏ ｉ ｎ ， ｈ ｈ ｖｎｇ
ｇ ｎ ｒ ｉ ｄ ｓ ｑ ｅ ｔ ｌｆｒ ｉ ｅｅ ｔ ｎ ａ ｄ ｒ ｎ ｏ ｓ ａ ｃ ｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ， ｄ ｔ ｅｒ ｐ ｒｏ ａ ｃ ｓ ａｅ ｃ ｍｐ ｅ ． ｅ ｅ ａ ｚ ｅ ｕ ｎ ｉ ｏ ｗａｄ ｓ ｌｃ ｉ ｎ ａ ｄ ｍ ｅ ｒ ｈ ｎ ｌ ｏ ｈ ａ ｈ ｉ ｅ ｒ ｎ ｅ ｏ ａ ｄ ｌ ｅ ａ ＇ ｏ ｉ ｎ ｆ ｍ ｒ ｒ Ｆ ｖ ｉ ｄ ｆ ｌｓ ｅ ａ ａｉｅ ｃ ｔｒｏ ｒ ｏ ａ ｅ ｅ ｅ ａ ｌ Ｒｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ａ ｅ ｅ ａｉｅ ｅ ｕ ｎ ｉ ｒ ａ ｄ ｉｅ ｋ ｎ ｓ ｏ ａ ｓｓ ｐ ｒｔ ｒ ｅ ｎ ａ ｅｃ ｍｐ ｄ ｈ ｒ ｓｗｅ１ ｃ ｖ ｉ ｉ ｒ ． ｓ ｌ ｓ ｏ ｔ ｔｇ ｎ ｒ ｚ ｄ ｓ ｑ ｅ ｔ ｆ ｗ ｓ ｈ ｌ ｌ ａ ｏ ｒ
Ａｐ ｉ ａ ｉ ｎ ０ ｅ ｔ ｅ ｓ ｌｃ ｉ ｎ ｉ ｅ ｓ ｒ ａ ｒ ｙ ｐｌｃ ｔｏ ｆｆ ａ ｕｒ ｅ ｅ ｔ０ ｎ ｓ ｎ ｏ ｒ ａ
电子鼻信号的特征提取研究
题目：电子鼻信号的特征提取研究目录摘要 (1)Abstract. (1)第一章绪论 (2)1.1引言 (2)1.2电子鼻技术及其特征提取方法的研究现状 (2)1.2.1 电子鼻技术概述 (2)1.2.2 电子鼻技术的发展和研究现状 (3)1.2.3 特征提取技术的研究现状.............................................. 错误！未定义书签。
1.3课题的主要研究内容和研究意义 (5)1.3.1 课题的主要研究内容 (5)1.3.2 课题的研究意义 (5)第二章电子鼻系统 (7)2.1人工嗅觉 (7)2.2传感器阵列 (7)2.2.1 气敏传感器主要特性 (7)2.2.2 气敏传感器基本分类 (9)2.2.3 气敏传感器阵列 (10)2.3 电子鼻系统信号预处理方法 (10)2.4模式识别算法 (11)第三章电子鼻系统中特征提取方法的研究 (14)3.1引言 (14)3.2RBF人工神经网络 (18)3.2.1RBF人工神经网络基本原理 (18)3.2.2RBF人工神经网络算法描述 (19)3.3特征提取研究 (15)第四章结论与展望 (22)致谢 (24)电子鼻信号的特征提取研究摘要：众所周知，电子鼻是近十年来兴起的一种新兴技术，是一种模仿生物嗅觉系统的智能装置，通过该装置能够可靠快速的对气味进行辨别，目前被广泛应用于农业、医疗、环境检测等行业。
特征提取的方法很多，主要有三种，每一种方法都有各自不同的特点，提取的特征也不相同，提取效果也不尽相同，由此可见，研究先进的特征提取方法对于电子鼻信息的提取具有相当高的理论研究意义和实际应用价值。
本文探讨了电子鼻特征提取的问题，完成了电子鼻信号的不同特征提取方法的分析，并且的话，用径向基神经网络来验证电子鼻信号的不同特征提取方法得到的特征对后续模式识别的效果，包括电子鼻信号的不同特征提取方法、不同特征对识别率的影响。
食醋电子鼻检测中一种特征参量评价方法
Fig.1
图 1 传感器阵列对建洛桶装样品响应的去基准曲线 Baseline removing curves of sensor array response to barrelled Jianluo vinegar
2
去基准处理与特征提取
即样本响应值减去空载响应平均值。计算公式为
2.1 去基准处理 SnO2 气敏传感器易受环境因素的影响， 为了减少 温、湿度的影响，采用最为简单的去基准处理方法，
样本响应值中的第 i 个采集值；f(t)为响应信号曲线 函数，t 为测试信号响应时间，s；t0 为将要达到稳 态时所对应的时间，此处为 1 400 s；Δt 为相邻两个 采集点之间的时间间隔(Δt=1 s)；ajk 为信号在第 3 层的第 j 个节点的分解系数；n 为信号在第 3 层的 第 j 个节点的分解系数的总个数。
第3期
于慧春等：食醋电子鼻检测中一种特征参量评价方法 表 1 试验材料 Table 1 Test materials
食醋全称 建洛纯米 醋五年陈 酿桶装 来福老醋 二年陈酿 桶装 紫林陈醋 二年陈酿 桶装 食醋 简称 建洛 桶装 原料 水、小米、 麸皮、大曲 总酸质量浓度 ≥3.5 g/100 mL 发酵 方式
rhc
(h h )(c
i 1 i
m
i
c )
(m 1) S h Sc
（8）
式中，ci 为传感器阵列在采集点 i 处所得的数据向 量，hi 为对应于 ci 的特征向量；m 为所有样本的总 采集点数，由于有 120 个样本，每个样本采集 1500 个点，此处 m=180 000； c 、 h 为所有样本采集数 据的平均向量以及特征平均向量 1 m 1 m c ci ， h hi （ 9） m i 1 m i 1 Sh、Sc 分别为特征和采集数据的标准差向量：
电子鼻数据的特征选择知识讲解
电子鼻数据的特征选择电子鼻数据的数据处理方法报告：电子鼻是模仿生物鼻工作原理的一种电子系统，其工作过程可以简单的归纳为：气敏传感器阵列对待测气体进行信号采集，经信号预处理单元整理采集的数据，然后送入模式识别单元进行训练学习，学习完成后即可实现对待测气体成分的定性或定量的识别。
典型的电子鼻系统结构如下图所示：信号预处理模块主要是对传感器采集的数据进行一些预处理，减少各种各样的干扰措施，并对处理之后的信号进行特征采集，采集的特征应用于模式识别模块。
模式识别模块是整个系统的核心。
用于电子鼻系统的常见的模式识别方法有统计模式识别方法和人工神经网络方法。
前者主要有Bayes、线性判别函数、非线性判别函数、SVM、K-近邻法等；后者主要有感知器算法、BP网络、径向基函数RBF神经网络等。
下面就信号的预处理和数据的特征提取进行相关的总结。
数据的预处理对同一种样品，传感器对其需要测量多次。
在测量中，很难保证每次测量的条件是一致的。
因此，为了采集正确的特征，并消除影响，需要对数据进行相应的预处理，常见的预处理方法主要有：1、标准化处理方法标准化方法的思想是将样本数据的样本方差归一，这样处理可以便于对特征进行提取并对特征进行降维，这样的处理方法对信号的线性漂移（平移和比例漂移）具有很好的适应性。
处理过程为：设为样本i的第k个测量数据，则其中，。
2、差分法差分法的思想是补偿传感器的温度效应，其形式为X(i)=x(i)-x(min)3、相对差分：X(i)=x(i)/x(min)4、分式差分：X(i)={x(i)-x(min)}/x(min)5、归一化：X(i)={x(i)-x(min)}/{x(max)-x(min)}6、采取信号变换方法可以对采样信号进行DFT变换，得到变换后的数据，并进行特征提取。
这种方法少见于文献，应用的较少。
数据的特征提取对于原始数据，信息保持最完整的特征是原始特征。
但是，原始特征的数量很大，会造成“维数灾难”，在这种情况下，为提高计算效率，需要在尽量不丢失有用信息的前提下，对原始特征进行合理的选择，产生出对分类识别最有效、数目最少的特征，以降低维数，这也就是特征提取的基本任务。
2023年电子鼻行业市场前景分析
2023年电子鼻行业市场前景分析随着科技的不断发展，电子鼻技术越来越成熟，逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
电子鼻是一种基于感官技术的先进检测仪器，它模拟人类嗅觉系统，可以检测各种气体成分，具有广泛的应用前景，如食品安全、环境监测、医疗诊断、消防安全等多个领域。
本文将对电子鼻行业市场前景进行分析。
一、市场规模据研究机构统计，2019 年全球电子鼻市场规模约为 2.5 亿美元，预计到 2025 年将达到 4.5 亿美元，年均增长率为 8.2%。
目前，电子鼻主要应用于食品、医疗和环境领域，其中食品领域占据了主要市场份额，预计到 2025 年仍将保持市场领先地位。
另外，垃圾处理、化工工业、农业领域等也是电子鼻的重要应用领域，其市场潜力巨大，未来发展空间广阔。
二、技术创新电子鼻技术的发展离不开科技创新，在传感器技术、数据处理和算法等方面不断推陈出新，大大提升了电子鼻的检测精度和应用范围。
例如，近年来光纤传感器技术、微波传感器技术等不断出现，并被应用于电子鼻技术中，使得电子鼻在检测范围、检测速度等方面均有了突破性进展。
另外，智能化、小型化和可穿戴化等技术也开始应用于电子鼻，为电子鼻的实际应用提供了更多便利。
三、应用场景电子鼻不仅可以用于较为广泛的领域，也可以由于其精度高、速度快等特点，在生产、实验室、医疗、军事等领域发挥独特作用。
例如，电子鼻可以用于食品保鲜和病菌检测、环境污染检测、医学诊断和治疗、安全检测等方面。
随着技术的不断提升，电子鼻在应用领域的范围也会越来越广泛。
四、市场竞争目前，国内外电子鼻市场上竞争较为激烈，国内最大的电子鼻生产商为北京博瑞生物技术有限公司、北京优一科技有限公司等。
而在国外，美国、德国、英国等电子鼻技术领域具有较为领先地位的国家在技术和市场方面均有一定优势。
此外，近年来智能手机厂商也开始进入电子鼻市场，如苹果公司、三星电子等，其环境检测和医学诊断工具已经进入市场，并处于拓展阶段。
电子鼻嗅异味分辨力改进方式评估
电子鼻嗅异味分辨力改进方式评估引言：异味是指不同于正常环境中所期望出现的气味，常常被认为是污染物的标志。
对于环境监测、食品检测以及医学诊断等领域，准确判断和分辨异味的能力非常重要。
电子鼻是一种利用传感器技术模拟人类嗅觉系统的设备，广泛应用于解决这些问题。
然而，由于异味的复杂性和多样性，电子鼻的嗅异味分辨力一直是一个挑战。
本文将评估电子鼻嗅异味分辨力的改进方式，为其进一步的研究和应用提供指导。
一、嗅异味分辨力的评估方法嗅异味分辨力是评估电子鼻性能的一个重要指标，可以通过实验方法进行评估。
常见的评估方法包括三组指标：准确度、灵敏度和特异度。
1. 准确度准确度是指电子鼻分辨异味的正确率。
评估准确度可以通过构建已知气味的样本库和测试样本进行验证。
首先，选择多种不同的气味作为已知样本，通过电子鼻测量得到气味特征向量。
然后，将测试样本与已知样本进行比较，根据相似性评估电子鼻的准确度。
2. 灵敏度灵敏度是指电子鼻对微弱气味的感知能力。
评估灵敏度可以通过测量电子鼻对不同浓度的气味的响应情况。
在实验中，可以使用不同浓度的气体样本进行测试，通过测量其对应的电子鼻响应值，分析电子鼻的灵敏度。
3. 特异度特异度是指电子鼻在分辨不同气味时的独特性。
评估特异度可以使用相似气味进行实验。
选择具有相似特征的气味作为测试样本，通过测量其对应的电子鼻响应值，分析电子鼻在分辨相似气味时的特异度。
二、电子鼻嗅异味分辨力改进方式为了提高电子鼻的嗅异味分辨力，可以从以下几个方面进行改进：1. 传感器技术改进电子鼻的传感器是实现嗅异味分辨的关键部件，传感器技术的改进可以有效提升电子鼻的性能。
目前常用的传感器包括电化学传感器、光学传感器和电子鼻阵列。
通过对传感器材料的改进、传感器结构的优化和传感器阵列的组合等方式，可以提高电子鼻的嗅异味分辨能力。
2. 数据处理算法改进电子鼻测量得到的是一系列气味特征向量，因此数据处理算法对嗅异味分辨力的提升也十分关键。
电子鼻的仿生数据分析方法
通过计算数据的主成分，提取出数据中的主要特征，便于后续的分析和处理。
03
电子鼻数据预处理
数据清洗
去除异常值
在数据采集过程中，难免会由于各种原因产生一些异常值，这些值可能会对数据分析产生 负面影响，因此需要将其去除。
填补缺失值
在数据中，有时会存在一些缺失值，这可能是由于设备故障或者数据采集过程中的误差导 致的。为了使数据更加完整，可以采用一定的方法对缺失值进行填补。
案例二：食品检测
总结词
电子鼻仿生数据分析方法在食品检测领域具 有广泛的应用前景，能够实现对食品新鲜度 、品质和安全性的快速、准确检测。
详细描述
电子鼻仿生数据分析方法能够通过感知和分 析食品的气味信息，实现对食品新鲜度、品 质和安全性的快速、准确检测。这种方法能 够检测出食品中的有害物质、细菌和其他污 染物，保障食品安全。例如，在肉类、鱼类 、蔬菜等食品的检测中，电子鼻仿生数据分
06
电子鼻仿生数据分析方法应用案 例
案例一：疾病预测
要点一
总结词
电子鼻仿生数据分析方法在疾病预测方面具有高准确 性和实时性，能够快速识别疾病的气味特征，为早期 诊断提供有力支持。
要点二
详细描述
电子鼻仿生数据分析方法利用仿生学的原理，通过模 拟人类嗅觉系统对气味信息的感知和分析，实现对疾 病气味特征的快速识别和分类。这种方法具有高灵敏 度和特异性，能够准确检测出疾病的气味标志物，为 早期诊断提供有力支持。例如，在肺癌、糖尿病、肝 病等疾病的诊断中，电子鼻仿生数据分析方法表现出 优异的应用效果。
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要点二
线性判别分析（LDA ）
LDA是一种监督学习算法，它通过构 建一个投影矩阵，将原始数据映射到 新的低维空间中，使得同类数据在新 的空间中距离更近，不同类数据在新 的空间中距离更远。LDA适用于有标 签的数据降维。
基于多种变量分析方法鉴别食醋种类电子鼻信号特征筛选
第34卷第15期农业工程学报V ol.34 No.15290 2018年8月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Aug. 2018 基于多种变量分析方法鉴别食醋种类电子鼻信号特征筛选殷勇，赵玉珍，于慧春（河南科技大学食品与生物工程学院，洛阳 471023）摘要：为了提高6种食醋的电子鼻鉴别能力，该文提出了一种基于多变量分析的食醋电子鼻信号多特征表征策略。
初选不同的特征表征电子鼻信号，构建电子鼻信号的初始特征矩阵。
采取载荷分析进行电子鼻传感器阵列优化，优选了12个气敏传感器的响应数据进行后续分析。
为消除各传感器响应信号之间的相关性，对优选阵列的特征矩阵进行主成分分析（principal component analysis，PCA），并利用Wilks Λ统计量选择鉴别能力最优的主成分子阵。
在选择最优主成分子阵的基础上，以生成主成分的每一个原始特征变量为对象，计算每一个原始特征变量在主成分子阵中的贡献系数绝对值之和，且根据系数绝对值之和从大到小排序；同时，根据不同和值的指定，形成了不同容量的原始特征变量集。
最后，借助于Fisher判别分析（Fisher discriminant analysis，FDA）探索了不同容量原始特征变量集的鉴别结果，确定了最佳的原始特征变量集。
结果表明，特征选择前后传感器信号的表征特征发生了明显变化，最终采用48 个特征参量实现了对食醋电子鼻信号的有效表征。
在48 个特征参量表征条件下，同时运用FDA和BP神经网络（back propagation neural network，BPNN）对6 种食醋进行了鉴别分析，训练集的鉴别正确率分别在93%和98%以上，测试集的鉴别正确率也分别达到了90%和93%以上。
另外，利用巴氏距离进一步揭示了样品间的可分离程度及FDA与BPNN结果的可信性。
电子鼻参数
1 电子鼻设备选型1.1 德国AIRSENSE公司PEN3电子鼻PEN3电子鼻一种用来检测气体和蒸汽的小巧、快捷、高效的检测系统。
它经过训练后可以很快辨别单一化合物或者混合气体。
通过不同的识别计算系统可以扩大它的应用范围。
1.1.1 结构组成：PEN3电子鼻内置10个金属氧化气体传感器（标配，可根据情况增加或选配传感器）。
特殊的内置流量调节器确保在恶劣的条件下使用稳定。
PEN3电子鼻内置检测气发生器、传感器的校正功能等在需要时都可以使用。
由于其特殊的采样系统，其可以实验室检测也可以进行在线过程控制或者环境检测应用等。
PEN3电子鼻的采样系统内含泵系统，这个先进技术在移动使用或者过程控制应用中非常有效。
在实验室可以接自动采样器来进样检测。
另外可额外选择EDU吸附解吸附装置，进行选择性吸附和比例浓缩，可大大提高分析检测下限和特殊场合的应用。
1.1.2 技术参数：1.传感器技术：加热传感器，工作温度200---500度，温度控制；2.传感器排列：10个传感器，具有不同的金属氧化物；3.测量循环时间：依据使用情况从4秒到几分钟。
通常是1分钟（20秒检测，40秒恢复时间）；4.样品进样：加热管，特殊的流体连接器；5.进样流量：10毫升/分钟----400毫升/分钟可调，内置流量控制和采样系统；6.采样系统：2个内置泵（采样和零气）；7.数据接口：USB和RS232；8.电压：110—230V，可选择12VDC；9.重量：2.3千克；10.软件：WIN数据采集和分析。
WIN95以上操作系统；11.安全级别：IEC 61010-1。
1.1.3 主要应用：PEN3电子鼻食品方面分析1.食品腐臭分析2.糖蜜种类和芳香特性的分析3.肉品新鲜度分析4.水果新鲜度芳香种类的分析5.酸奶和酸奶辅料的鉴定分析6.牛奶新鲜度分析7.果汁等不含酒精的饮料的区分判定8.酒精饮料香气的区别分析9.谷物生长分析10.咖啡及相关产品的香气分析11.烟草质量及香气分析12.其它食品香气的分析PEN3电子鼻原材料分析1.饮料原料的香味分析2.检测包装材料的纸挥发的气味3.工业包装材料挥发的聚合物4.香气的级别区分及质量研究5.其它材料气味分析PEN3电子鼻环境及安全应用1.废水处理：生物过滤的管理，嗅敏度方法确定气味相关性2.种植施肥：挥发气体的管理，区域质量的鉴定3.大气中有机气体的分析4.人造香味的鉴定5.天然气的泄漏分析控制6.其它相关分析PEN3电子鼻医药应用1.在琼脂板上鉴定细菌2.药品的人造香味分析3.发酵过程的控制4.药品气味分析5.其它相关分析1.2 法国FOX400-DHS1001.2.1 主要技术指标1、传感器数目：18个；2、传感器类型：P, T, LY；3、传感器室及18个传感器配置：Chamber CL：LY2/LG, LY2/G, LY2/AA, LY2/GH, LY2/gCTL, LY2/gCT ；Chamber A：T30/1, P10/1, P10/2, P40/1, T70/2, PA2 ；Chamber B：P30/1, P40/2, P30/2, T40/2, T40/1, TA2；4、传感器平均寿命：1.5-3年；5、传感器灵敏度：ppm-ppb。
2024年电子鼻市场规模分析
2024年电子鼻市场规模分析前言电子鼻是一种模拟人类嗅觉系统的智能设备，它通过一系列传感器来检测和识别气体的成分和浓度。
随着人们对环境质量和食品安全的关注度增加，电子鼻市场正迅速发展。
本文将对电子鼻市场规模进行分析。
1. 电子鼻市场概述电子鼻市场是指涉及电子鼻产品和相关服务的总体经济规模。
电子鼻市场主要由以下几个方面构成：•电子鼻传感器：电子鼻的核心是传感器，用于检测气体的成分和浓度。
传感器的技术水平直接影响整个市场的发展。
•电子鼻设备：电子鼻设备用来接收和处理传感器获取的信息，并进行分析和识别。
电子鼻设备的功能和性能影响着用户的体验和市场需求。
•电子鼻应用场景：电子鼻可应用于环境监测、食品安全、医疗诊断等领域。
随着应用场景的不断拓展，电子鼻市场的需求也会逐渐增加。
2. 电子鼻市场现状当前，电子鼻市场正处于高速发展阶段。
以下是目前电子鼻市场的现状：•市场规模：根据市场调研机构的数据显示，2020年全球电子鼻市场规模达到X亿美元，预计2025年将达到X亿美元，年均增长率为X%。
•主要市场参与者：电子鼻市场具有较高的集中度。
目前，市场上的主要参与者包括公司A、公司B、公司C等。
这些公司在电子鼻传感器和设备方面具有技术优势和市场份额。
•应用领域：目前电子鼻主要应用于环境监测和食品安全领域。
其中，环境监测占据了电子鼻市场的主要份额，预计未来食品安全领域的需求也将持续增长。
3. 电子鼻市场发展趋势未来电子鼻市场将呈现以下几个发展趋势：•技术创新：随着科技的不断进步，传感器和设备的技术将不断创新和完善。
例如，人工智能、大数据和机器学习等技术的应用将进一步提升电子鼻的性能和功能。
•应用拓展：电子鼻的应用领域将不断拓展。
除了环境监测和食品安全，电子鼻还可应用于医疗诊断、烟草检测、安防等领域。
随着应用场景的增加，电子鼻市场的需求将得到进一步提升。
•地域扩展：目前电子鼻市场主要集中在北美和欧洲地区，未来亚洲市场的发展潜力巨大。
电子鼻咽喉镜技术参数及要求.pdf
A包：95万电子鼻咽喉镜技术参数及要求B包：38.5万元盆底康复检查评估仪(盆底筛查仪)硬件参数：1.2通道表面肌电采集。
2.AD采样率：2000Hz。
3.采样位数：≧15位。
4.通频带：≥20Hz～450Hz (-3dB)。
5.最高分辨率：≤0.2μV (r.m.s)。
6.用于筛查的一次性使用阴道电极（独立产品注册证）。
7.内置云模块，与其他筛查评估设备以及治疗设备无线共享诊疗数据。
8.一体化医学推车，可移动，显示器可升降，左右旋转调整角度。
9.工业级计算机，内置机箱，抗电磁干扰性能突出。
10.一键式开机，直接进入软件操作界面，一键式关机，无需等待。
11.主机可接地线，去除电磁干扰。
软件参数：1.内置筛查及评估双模式，筛查分为快速筛查和标准筛查两种。
2.筛查模式用于短时间内筛查出盆底肌异常者，快速筛查耗时约1分钟，标准筛查耗时约2分半钟。
筛查指标包括：前静息平均值、前静息变异性、快速收缩上升时间、快速收缩最大值、快速收缩下降时间、持续收缩平均值、持续收缩变异性、后静息平均值、后静息变异性。
3.盆底表面肌电评估（Glazer评估），对盆底肌肉进行全面且标准化的评估，耗时约6分钟。
评估指标包括：前静息平均值，前静息变异性，快速收缩上升时间，快速收缩最大值，快速收缩下降时间，持续收缩平均值，持续收缩变异性，耐久收缩平均值、耐久收缩变异性、耐久收缩后前10秒比值、后静息平均值，后静息变异性。
4.全程语音提示，指导患者正确收缩放松盆底肌肉，提高临床效率。
5.评估报告包括评估指标数值、肌电图、报告简要解读说明和治疗建议。
6.系统自动对筛查评估的每个阶段进行打分，并计算出整个过程的最终得分。
7.自动分析外界因素对肌电信号的影响，并显示肌电信号的质量。
8.系统根据盆底肌筛查评估结果自动生成相应的训练方案，通过无线方式传输至家庭训练设备。
9.★系统可无线接收家庭训练数据，便于医护人员分析并提供科学的训练指导。
10.患者的家庭训练数据可实时上传至云端系统，医生可实时观察患者家庭训练情况。
电子鼻——精选推荐
电⼦⿐电⼦⿐是利⽤⽓体传感器阵列的响应图案来识别⽓味的电⼦系统，它可以在⼏⼩时、⼏天甚⾄数⽉的时间内连续地、实时地监测特定位置的⽓味状况。
电⼦⿐主要由⽓味取样操作器、⽓体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成。
电⼦⿐识别⽓味的主要机理是在阵列中的每个传感器对被测⽓体都有不同的灵敏度，例如，⼀号⽓体可在某个传感器上产⽣⾼响应，⽽对其他传感器则是低响应，同样，⼆号⽓体产⽣⾼响应的传感器对⼀号⽓体则不敏感，归根结底，整个传感器阵列对不同⽓体的响应图案是不同的，正是这种区别，才使系统能根据传感器的响应图案来识别⽓味。
电⼦⿐主要由⽓敏传感器阵列、信号预处理和模式识别三部分组成。
某种⽓味呈现在⼀种活性材料的传感器⾯前，传感器将化学输⼊转换成电信号，由多个传感器对⼀种⽓味的响应便构成了传感器阵列对该⽓味的响应谱。
显然，⽓味中的各种化学成分均会与敏感材料发⽣作⽤，所以这种响应谱为该⽓味的⼴谱响应谱。
为实现对⽓味的定性或定量分析，必须将传感器的信号进⾏适当的预处理(消除噪声、特征提取、信号放⼤等)后采⽤合适的模式识别分析⽅法对其进⾏处理。
理论上，每种⽓味都会有它的特征响应谱，根据其特征响应谱可区分⼩同的⽓味。
同时还可利⽤⽓敏传感器构成阵列对多种⽓体的交叉敏感性进⾏测量，通过适当的分析⽅法，实现混合⽓体分析。
电⼦⿐的⼯作可简单归纳为：传感器阵列－信号预处理－神经⽹络和各种算法－计算机识别(⽓体定性定量分析）。
从功能上讲，⽓体传感器阵列相当于⽣物嗅觉系统中的⼤量嗅感受器细胞，神经⽹络和计算机识别相当于⽣物的⼤脑，其余部分则相当于嗅神经信号传递系统。
PCA⼜称为主成分分析，是在电⼦⿐领域应⽤最多的两种算法之⼀。
设有n个样本，m个变量，则原始测量数据的矩阵向量为将原始数据标准化，得到标准化的测量值：式中jx为变量j测量值的样本平均值；sj为变量j测量值的样本标准差。
将标准化的测量值组成对应的新矩阵向量，并求其协⽅差矩阵，然后求协⽅差矩阵的特征值，按⼤⼩顺序排列得λ1≥λ2≥…≥λm，对应特征向量为β1，β2，…，βm。
医疗数据挖掘中的特征选择与分类
医疗数据挖掘中的特征选择与分类医疗数据挖掘是一项重要的工作，它可以帮助医疗工作者更好地了解患者的健康状况，进而为诊断和治疗提供更加准确的参考依据。
在医疗数据挖掘中，特征选择和分类是两个重要的环节。
本文将重点介绍医疗数据挖掘中的特征选择和分类。
一、特征选择特征选择是指从原始数据中选取最有价值的特征，以减少数据集的维度。
在医疗数据挖掘中，特征选择是非常重要的，因为它可以帮助我们找到最相关、最具有代表性的特征，提高建模的准确性。
以下是几种常见的特征选择方法：1.过滤式特征选择：该方法中，特征选择的过程是在数据预处理之前进行的。
它通过计算每个特征与输出变量之间的关系，来确定最重要的特征。
2.包裹式特征选择：该方法中，特征选择是建立在模型训练的基础上的。
它通过在特征子集上运行学习算法，来确定最佳特征子集，进而提高模型的性能。
3.嵌入式特征选择：该方法中，特征选择与模型的训练过程同时进行。
在训练模型时，特征选择算法会考虑每个特征的重要性，从而选择最相关的特征。
以上三种特征选择方法各有优缺点，在实际应用中需要根据数据的特点和应用场景选择合适的方法。
二、分类分类是医疗数据挖掘中的另一个重要环节。
在分类中，我们需要将患者数据划分为不同的类别，以便更好地进行诊断和治疗。
以下是几种常见的分类算法：1.决策树：决策树是一种基于树形结构的分类算法。
它通过从根节点开始，按照一定的规则逐层划分数据集，最终将数据集划分为多个叶节点，并给出相应的分类结果。
2.朴素贝叶斯：朴素贝叶斯是一种基于概率统计的分类算法。
它假设所有特征之间是相互独立的，并根据贝叶斯定理来计算每个类别的后验概率，以实现分类。
3.KNN算法：KNN算法是一种基于距离度量的分类算法。
它通过计算待预测数据与已知数据的距离，并选择距离最近的K个数据作为参考，来确定待预测数据所属的类别。
以上三种分类算法各有特点，在实际应用中需要根据具体的场景和数据特征选择合适的算法。
电子鼻数据的特征选择
电子鼻数据的数据处理方法报告：电子鼻是模仿生物鼻工作原理的一种电子系统，其工作过程可以简单的归纳为：气敏传感器阵列对待测气体进行信号采集，经信号预处理单元整理采集的数据，然后送入模式识别单元进行训练学习，学习完成后即可实现对待测气体成分的定性或定量的识别。
典型的电子鼻系统结构如下图所示：信号预处理模块主要是对传感器采集的数据进行一些预处理，减少各种各样的干扰措施，并对处理之后的信号进行特征采集，采集的特征应用于模式识别模块。
模式识别模块是整个系统的核心。
用于电子鼻系统的常见的模式识别方法有统计模式识别方法和人工神经网络方法。
前者主要有Bayes、线性判别函数、非线性判别函数、SVM、K-近邻法等；后者主要有感知器算法、BP网络、径向基函数RBF神经网络等。
下面就信号的预处理和数据的特征提取进行相关的总结。
数据的预处理对同一种样品，传感器对其需要测量多次。
在测量中，很难保证每次测量的条件是一致的。
因此，为了采集正确的特征，并消除影响，需要对数据进行相应的预处理，常见的预处理方法主要有：1、标准化处理方法标准化方法的思想是将样本数据的样本方差归一，这样处理可以便于对特征进行提取并对特征进行降维，这样的处理方法对信号的线性漂移（平移和比例漂移）具有很好的适应性。
处理过程为：设为样本i的第k个测量数据，则其中，。
2、差分法差分法的思想是补偿传感器的温度效应，其形式为X(i)=x(i)-x(min)3、相对差分：X(i)=x(i)/x(min)4、分式差分：X(i)={x(i)-x(min)}/x(min)5、归一化：X(i)={x(i)-x(min)}/{x(max)-x(min)}6、采取信号变换方法可以对采样信号进行DFT变换，得到变换后的数据，并进行特征提取。
这种方法少见于文献，应用的较少。
数据的特征提取对于原始数据，信息保持最完整的特征是原始特征。
但是，原始特征的数量很大，会造成“维数灾难”，在这种情况下，为提高计算效率，需要在尽量不丢失有用信息的前提下，对原始特征进行合理的选择，产生出对分类识别最有效、数目最少的特征，以降低维数，这也就是特征提取的基本任务。
电子鼻中预处理算法选择及阵列优化
电子鼻中预处理算法选择及阵列优化亓培锋;孟庆浩;井雅琪;曾明【摘要】为了研究数据预处理算法和传感器阵列优化对电子鼻气体辨识的影响,对3种气体进行了测试.使用主成分分析(Principal component analysis,PCA)法选择预处理算法,确定分类效果最好的相对差分法对电子鼻数据进行预处理.对初始阵列优化前,首先通过传感器响应变化趋势及变异系数剔除响应异常的传感器;然后进行PCA因子载荷分析,结合相关系数分析及方差膨胀因子进行多重共线性检验确定可能的最优阵列.最后,运用反向传播(Back propagation,BP)神经网络对可能的最优阵列进行气体识别检验并确定最终阵列,同时选取其他阵列作为对照研究.通过计算检验,证明本文的阵列优化方法不仅可以剔除异常和冗余传感器,而且对测试样本分类效果良好.【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2015(030)005【总页数】10页(P1099-1108)【关键词】电子鼻;变异系数;相关系数;因子载荷分析;方差膨胀因子【作者】亓培锋;孟庆浩;井雅琪;曾明【作者单位】天津大学电气与自动化工程学院机器人与自主系统研究所,天津,300072;天津大学电气与自动化工程学院机器人与自主系统研究所,天津,300072;天津大学电气与自动化工程学院机器人与自主系统研究所,天津,300072;天津大学电气与自动化工程学院机器人与自主系统研究所,天津,300072【正文语种】中文【中图分类】TP391.4有关电子鼻的研究最早可以追溯到1962年Seiyama[1]发现了SnO2的气敏特性，但直到1982年Persaud[2]等人在Nature杂志上第一次提出以阵列思想来识别几种简单气体，才标志着电子鼻的诞生。
1994年英国Warwick大学的Gardner[3-4]正式使用术语电子鼻，并定义如下：“电子鼻是一种仪器，由具备部分专一性的气敏传感器构成的阵列和适当的模式识别系统组成，用来识别简单和复杂气味[4]。
2024年电子鼻市场策略
2024年电子鼻市场策略1. 简介电子鼻是一种通过模拟人类嗅觉系统来感知、分析并识别气味的电子设备。
它可以用于医疗、食品安全、环境监测等领域。
电子鼻市场潜力巨大，然而竞争也非常激烈。
因此，制定一个合适的市场策略对于成功进入并占领市场至关重要。
2. 目标市场分析在确定市场策略之前，需要进行目标市场分析。
根据电子鼻的应用领域和目标客户，我们可以将目标市场划分为以下几个部分：•医疗行业：电子鼻可以用于疾病诊断和治疗过程中的气味分析。
目标客户包括医院、诊所等。
•食品安全行业：电子鼻可以用于检测食品中的异味、有害气体等。
目标客户包括食品生产企业、检测机构等。
•环境监测行业：电子鼻可以用于监测空气中的污染物、有毒气体等。
目标客户包括环保局、工业企业等。
3. 竞争优势在竞争激烈的电子鼻市场，我们需要确定我们的竞争优势以吸引客户选择我们的产品。
以下是我们的竞争优势：•技术领先：我们拥有先进的气体传感器技术和算法，能够实现高精度的气味识别。
•灵活性：我们的产品可以根据客户需求进行定制，满足不同行业的特殊需求。
•成本效益：我们的产品价格相对较低，具有较高的性价比。
4. 市场推广策略为了推广我们的产品并吸引更多的客户，我们需要制定一套有效的市场推广策略。
以下是我们的市场推广策略：•宣传活动：通过参加行业展会、举办技术论坛等方式，向目标客户展示我们的产品优势和应用案例。
•建立合作关系：与行业领先企业建立合作关系，共同开发新的应用领域，提高产品的知名度和市场份额。
•数字营销：通过建立网站、社交媒体推广等方式，提高产品的曝光度，并与潜在客户进行互动。
•客户培训：针对我们的目标客户，举办产品培训和技术支持，提供专业的售后服务。
5. 销售渠道为了实现更好的销售业绩，我们需要建立高效的销售渠道。
以下是我们的销售渠道策略：•直销模式：与一些大型客户直接合作，实现直接销售。
•经销商渠道：与一些经销商合作，通过他们的销售网络将产品推向市场。
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电子鼻数据的数据处理方法报告：
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电子鼻是模仿生物鼻工作原理的一种电子系统，其工作过程可以简单的归纳3
为：气敏传感器阵列对待测气体进行信号采集，经信号预处理单元整理采集的4
数据，然后送入模式识别单元进行训练学习，学习完成后即可实现对待测气体5
成分的定性或定量的识别。
典型的电子鼻系统结构如下图所示：
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信号预处理模块主要是对传感器采集的数据进行一些预处理，减少各种各样的8
干扰措施，并对处理之后的信号进行特征采集，采集的特征应用于模式识别模9
块。
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模式识别模块是整个系统的核心。
用于电子鼻系统的常见的模式识别方法有统11
计模式识别方法和人工神经网络方法。
前者主要有Bayes、线性判别函数、非线12
性判别函数、SVM、K-近邻法等；后者主要有感知器算法、BP网络、径向基函数13
RBF神经网络等。
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下面就信号的预处理和数据的特征提取进行相关的总结。
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数据的预处理
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对同一种样品，传感器对其需要测量多次。
在测量中，很难保证每次测量18
的
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条件是一致的。
因此，为了采集正确的特征，并消除影响，需要对数据进行相
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应的预处理，常见的预处理方法主要有：
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1、标准化处理方法
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标准化方法的思想是将样本数据的样本方差归一，这样处理可以便于对特征进23
行提取并对特征进行降维，这样的处理方法对信号的线性漂移（平移和比例漂24
移）具有很好的适应性。
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处理过程为：设为样本i的第k个测量数据，则
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其中，。
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2、差分法
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差分法的思想是补偿传感器的温度效应，其形式为
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X(i)=x(i)-x(min)
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3、相对差分：X(i)=x(i)/x(min)
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4、分式差分：X(i)={x(i)-x(min)}/x(min)
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5、归一化：X(i)={x(i)-x(min)}/{x(max)-x(min)}
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6、采取信号变换方法
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可以对采样信号进行DFT变换，得到变换后的数据，并进行特征提取。
37
这种方法少见于文献，应用的较少。
38
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数据的特征提取
40
对于原始数据，信息保持最完整的特征是原始特征。
但是，原始特征的数量很41
大，会造成“维数灾难”，在这种情况下，为提高计算效率，需要在尽量不丢失42
有用信息的前提下，对原始特征进行合理的选择，产生出对分类识别最有效、43
数目最少的特征，以降低维数，这也就是特征提取的基本任务。
44
45
1、PCA降维法
46
主成分分析法在保持数据大部分信息的情况下，对原有具有信息重叠的多个指47
标进行线性组合，这样使得得到后的综合指标间即互不相关，又尽可能反应原48
来指标的信息。
49
不过PCA法有一些缺点。
首先，PCA算法要求样本数据的相应时间是一样的，50
也就是说传感器从开始响应到结束响应的时间是一样的，但是在实际中，传感51
器对不同样本的响应时间是不同的；其次，PCA算法对样本的依赖较大，当对待52
测样本进行判别的时候，容易出现误判。
53
54
2、数据的重采样
55
对样本数据进行重采样，如隔t0时刻采样一个数据点，这样在保持原有数据56
变化形状的情况下，可以适量减少特征的维数。
而且这样还可以减少对样本的57
依赖性。
58
设样本数据为x0，x1，x2，……，x1000，如果隔5个点采样，那么特征为（x0，
59
x5，x10，……，x995，x1000）。
60
61
3、提取样本数据的统计量作为特征
62
常见的特征提取方法是采用样本数据的某些统计量作为样本特征。
常见的统计63
量有：
64
（1）响应曲线的最大响应值
65
（2）响应曲线的均值
66
（3）响应曲线的最大斜率
67
（4）响应曲线的积分值
68
（5）响应曲线的最大响应值前后固定时刻的响应值
69
对每一个传感器的响应曲线进行上述特征量的提取，三个传感器提取的特征进70
行合并，即得到对某一样本数据提取的特征。
71
72
4、Fisher判别法
73
Fisher判别法是一种线性的特征提取方法。
是有导师的特征提取方法，它的74
投影是带有类别信息的。
75
Fisher判别法是使投影后样本类间散布与类内散布的比值最大，即为找到最76
利于分类的投影方向。
77
Fisher判别法是在最有利于样本分类的方向上进行的投影，是一种有导师的78
特征提取算法，在以可分性为为目的的应用中，Fisher判别分析可以表现出优
79
越的性能，因此这种特征提取方法在电子鼻的模式识别中有广泛的应用。
80
81
采取的方法
82
在我们的项目中，结合得到的数据和多方面的考虑，采取下面的处理方83
法。
84
图一是一个数据文件的图形，对每一个样本进行一次测试，会得到三条85
曲线，
86
每一条曲线对应于一个传感器获得的数据，从图一中，可以发现以下特征：87
（1）每条曲线开始响应的时刻是相同的；
88
（2）每条曲线的前后都会趋于平稳；
89
（3）不同传感器对样本的响应程度不同；
90
因此，可以在初始的数据中，将响应的过程提取出来，作为后面考虑的样91
本
92
数据，这样可以减少数据量，提高后面的处理的效率。
对上图的数据提取到的93
相应过程图二所示。
94
图一：原始数据
95
96
图二：响应过程
97
98
从图二中可以看到，三个传感器的响应程度是不一样，这种情况应该考虑99
到
100
对数据的预处理中。
101
从这几个方面来对样本进行预处理：
102
（1）同一曲线处理前后的形状不发生变化；
103
（2）三条曲线处理前后的响应的程度不发生明显变化（波动关系不发生104
变
105
化）；
106
（3）处理中应该去除掉传感器的漂移；
107
（4）从传感器的物理原理来进行考虑。
108
109
110
图三：预处理之后的响应曲线
111
112
图三是与处理之后的曲线，采取的方法是：对每一条响应曲线，每一时113
刻的
114
响应值除以初始响应值。
这样做的好处是，将三条曲线放在同一个参考坐标系
115
内，对于响应程度大的，其特性得以保持，对响应程度小的，其特性得以加强；116
而且这样处理没有损失任何信息。
117
118
对于特征提取，有两种基本考虑，一是对响应曲线进行重采样，二是提取响119
应曲线的某些统计量。
120
由于重采样之后得到的特征向量的维数很高，在考虑到模式识别算法的适121
用性上，采用响应曲线的某些统计量作为样本特征。
122
设最大响应的时刻为T，t为某一时间间隔，提取的统计量为
123
最大响应值、T+t时刻的响应值、T-t时刻的响应值、响应曲线的面积、吸附124
过程的最大斜率、脱附过程的最大斜率、响应曲线的均值。
125
最后得到的特征向量为一个21维的向量。
126。