传感技术学报
傳感技術學報
전감기술학보
Journal of Transduction Technology
2006年
3期
573-576,580
,共5页
特征比值法%小波降噪%电子鼻%残留农药
特徵比值法%小波降譟%電子鼻%殘留農藥
특정비치법%소파강조%전자비%잔류농약
采用二氧化锡半导体气敏传感器、热线型和催化型气敏传感器构成气体传感器阵列,用小波降噪和数据压缩对传感器响应信号进行预处理,采用特征比值法对响应曲线进行特征提取.选取不同浓度的常用农药等10种气体用径向基神经网络进行训练和识别试验,气味识别正确率达到83.3%.
採用二氧化錫半導體氣敏傳感器、熱線型和催化型氣敏傳感器構成氣體傳感器陣列,用小波降譟和數據壓縮對傳感器響應信號進行預處理,採用特徵比值法對響應麯線進行特徵提取.選取不同濃度的常用農藥等10種氣體用徑嚮基神經網絡進行訓練和識彆試驗,氣味識彆正確率達到83.3%.
채용이양화석반도체기민전감기、열선형화최화형기민전감기구성기체전감기진렬,용소파강조화수거압축대전감기향응신호진행예처리,채용특정비치법대향응곡선진행특정제취.선취불동농도적상용농약등10충기체용경향기신경망락진행훈련화식별시험,기미식별정학솔체도83.3%.