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基于KNN算法的电子鼻研究应用+代码(2)
电子鼻是一种较为新型的传感器技术,广泛运用于各种领域中。传感器阵列,信号预处理电路和模式识别系统这个三个系统组成了电子鼻系统。因为酒类的易挥发性,所以电子鼻也可以运用于酒类的鉴别。使用电子鼻收集酒类的气数据,配合合适的模式识别方法就能探测出酒的类别。
KNN就是一种很方便的模式识别方法。它的核心思想是取前K个与待测样本特征向量与已知样本特征向量差最小的已知样本,这K个样本中出现最多的已知样本的类型就为待测样本的类型。酒类的气数据可以通过
数学
方法处理为算法所需要的特征向量,这样就可以将电子鼻和KNN算法运用于酒类香型的鉴定。
1.1 电子鼻简介
电子鼻是一种使用了气体传感器阵列去探测气的电子系统,在给定得到位置中,电子鼻可以连续几小时,几天甚至可以在几个月的时间中实时的对气进行探测[2]。
气取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统这三种功能器件组成了电子鼻系统。依靠每个传感器对气体的响应程度的不一样,可以实现对气体的分类。比如某气体在一个传感器上检测会出现高响应值,而在另一种传感器上检测则表现为低响应值;当采用另一种气体可能就会在前者的传感器上表现出不同响应值,这样就可以区分气体种类了。也正因为这种不同,增加了传感器的阵列的不同,也就测定各种不同的气体种类。
电子鼻中最重要的器件是气体传感器。气体传感器有很特别多种。气体传感器可以依据实现原理的不同,可以分为金属氧化物型、电
化学
型、导电聚合物型、质量型、光离子化型等很多类型。目前应用最广泛的是金属氧化物型。
气敏传感器阵列、信号预处理和模式识别这三部分组成电子鼻系统。使用电子鼻对气体进行探测,首先要将待测气体与传感器阵列进行响应。气体中的个各种化学分子会和气敏材料进行反应,而产生各种响应。各种响应谱构成了这种气的广谱响应谱。对传感器得到的数据进行预处理用来得到对气的定性定量的分析。预处理的方式包括消除数据噪声,特征提取,信号放大等。之后对于处理后的数据采取合适的模式识别方法进行处理。每种气都会有自己的特征响应谱在理论上,所以可以根据得到的特征响应谱去区分不同的气。同时通过合适的分析方法,利用气敏传感器对阵列对于多种气体的交叉敏感性去测量混合气体,对混合气体进行探测。
电子鼻正是利用各个气敏器件对复杂成分气体都有响应却又互不相同这一特点,借助数据处理方法对多种气进行识别,从而对气质量进行分析与评定。
因此电子鼻的工作步骤是:传感器阵列探测气体,对测得信号进行预处理之后使用模式识别方法例如主成分分析等各种算法,最后使用
计算机
对未知气体进行识别(气体定性定量分析)。这样气体传感器阵列与
生物
嗅觉系统中的嗅感受器细胞功能相类似,神经
网络
和计算机识别则与生物的大脑功能相似,剩下的部分就相当于嗅神经信号传递系统。
1.2 电子鼻研究的意义
因为日常生活中人的嗅觉作用对于人类来说是巨大的,如果我们缺少嗅觉这一感觉,那么我们的生活将变得非常不方便。同样电子鼻作为机器嗅觉,可以方便人类的生活,提高人类对于周围环境的了解。
电子鼻可以说是一种操作便捷,结果精确的科技。应用电子鼻技术的领域也在逐渐增加。因为生物计算机的发明,加工技术的细微化,零件的纳米化,电子鼻的功能也在随着增加并具有越来越强的智能,应用前景也更加巨大。电子鼻可以运用在环境监测,医药工业,医疗卫生,安全保障,
食品
工业,公安及国防等领域中。
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