基于ICA算法的智能电子鼻在混合气体特征提取中的应用

电子鼻传感器在对环境污染的混合气体浓度监测及对工业废气检测中具有重要的作用,但由于现有算法的辨识能力和抗干扰能力差,影响提取原始信息信号的准确度;独立分量分析(ICA)方法是一种高效盲信号分离方法;它将独立的源信号从混合信号中分离出来;文中经过电子鼻传感器检测出混合气体信号,通过ICA算法对混合气体进行分解,对外界干扰噪声进行消除,从而使气体成分辨别达到很好的效果;最后经过MATLAB仿真验证,对辨识出来的原始气体成分具有高精度,强抗干扰能力。

基于传感器的果蔬品质检测研究

随着市场对果蔬需求量增加,冷链物流日益发展,在存储中对果蔬的品质提出了更高的要求。因此,应用无损检测技术对果蔬进行品质检测是非常必要的。文章采用电子鼻传感器对果蔬气味的识别与图像传感器对果蔬外观品质的判别相结合的方法对果蔬新鲜度进行判别。在数据采集过程中,基线漂移对数据分析存在影响,文章采用基于CAM-ES算法从长期漂移的角度将数据按时间窗进行自适应线性补偿消除基线漂移,其次采用Adam算法优化BP神经网络,实现自适应实时在线学习,进行在线漂移补偿,实现对漂移的实时在线学习和修正。

不同类型电子鼻在中药质量评价研究中的应用

中药质量评价研究在中药现代化进程中发挥着不可或缺的作用,然而,中药质量受多重因素影响,这给其研究带来极大挑战。"气味"作为中药的性状之一,是反映中药质量的重要信号。电子鼻技术将主观感受数字化、模型化,以挥发性成分为研究对象考察中药的质量。对传感器型电子鼻和超快速气相电子鼻进行比较,并综述了近几年电子鼻技术在中药质量评价中的应用,以期为中药现代化的研究及电子鼻技术的应用提供新思路。