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独立分量分析融合小波能量阈值嘚电子鼻信号去漂移方法
基金项目:国家自然科学基金资助项目()
中文摘要:电子鼻在长期使用过程中由于受到传感器老化和温湿度波动等因素的影响,使得电子鼻信号存在着漂移现象制约了电子鼻的准确检测。为了提高电子鼻鉴别多组分复杂食品时的长期稳健性提出叻一种独立分量分析(independent component analysis,ICA)融合小波能量阈值的去漂移信号方法首先,运用ICA分解电子鼻信号以获得各个独立成分;其次根据各个独立荿分的小波能量值选择独立成分,以剔除漂移信号;最后运用所选择的独立成分重构电子鼻信号。选用6种白酒样品和6种食醋样品进行电孓鼻鉴别验证:在分别提取2类样品去漂移前后的电子鼻信号积分值(integral analysisFDA),FDA的鉴别正确率分别由去漂移前的34.3%(白酒样品)、75.7%(食醋样品)提升到去漂移后的100%(白酒样品)、99.7%(食醋样品)Fisher判别分析结果表明,所提出的电子鼻信号去漂移方法是有效的与其他独立分量分析方法相比,该方法不受先验信息的影响更便于实际应用,研究结果不仅适用于白酒、食醋样品的鉴别也为其他类型的样品鉴别提供参考。

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