电子鼻的基本原理.pptx

电子鼻 *** 1/22 目录 电子鼻定义 电子鼻基本原理 课题相关 2/22 电子鼻定义 电子鼻是综合了化学传感器阵列各检测技术以及计算机信息处理等多学科技术开发研制出来一个化学传感器智能系统，它是一个模拟哺乳动物嗅觉过程，用气敏传感器来识别，检测不一样仿生传感器系统。 ----《生物医学与传感器检测》（第四版） 3/22 电子鼻基本原理 图1 人嗅觉过程 4/22 电子鼻基本结构 气体传感器阵列 嗅上皮 嗅小球 僧帽细胞 粒状细胞 大脑皮层 采样 敏感 信号传输与处理 识别 （仿生） 待测气体 信号预处理单元 模式识别单元 5/22 电子鼻基本结构 气 体 传 输 系 统 敏感材料 · · · 敏感材料 敏感材料 敏感材料 传感器1 传感器信号预处理 传感器2 传感器信号预处理 传感器3 传感器信号预处理 传感器n 传感器信号预处理 阵列信号预处理 模式识别引擎 气味表示 知识库 · · · · · · 模拟信号（传感） 数字信号（处理） 输出预测 训练 预测 6/22 气体传感器阵列 1,含义： 气体传感器阵列由含有广谱响应特征，较大交叉灵敏度以及对不一样气体有不一样灵敏度气敏元件组成。工作时气敏元件对接触气体能产生响应并产生一定响应模式。它相当于人嗅觉受体细胞。 7/22 气体传感器阵列 ---------------来自参考文件[2] 2，气体传感器种类： 8/22 气体传感器阵列 ---------------来自参考文件[2] 图1-晶粒间势垒模型（洁净空气） 图2-晶粒间势垒模型（还原性气体出现时） 3，金属氧化物传感器原理： 9/22 气体传感器阵列 ---------------来自参考文件[2] 4，传感器响应曲线： 10/22 模式识别(ANN) 1,含义：模式识别单元对信号预处理单元所发出信号做深入处理，完成对气体定性和定量识别。它相当于人大脑。 2,ANN简单构建步骤 1）构建模型 2）计算cost function 3）更新权重，寻找局部最优解 11/22 模式识别(ANN) 1）构建神经网络结构 12/22 模式识别(ANN) 2）计算loss函数 --图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT A² ₁ =f(W ₁ ₁X ₁+W ₁ ₂X ₂+b ₁) =f(1 ×1-1×2+1） =0.98 A ² ₂ =f(W ₂ ₁X ₁+W ₂ ₂X ₂+b ₂) =f((-1) ×( -1 )+( -1 )×1+(-2)) =0.12 · · · 13/22 模式识别(ANN) 2）计算loss函数 --图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT A² ₁ =f(W ₁ ₁X ₁+W ₁ ₂X ₂+b ₁) =f(1 ×1-1×2+1） =0.98 A ² ₂ =f(W ₂ ₁X ₁+W ₂ ₂X ₂+b ₂) =f((-1) ×( -1 )+( -1 )×1+(-2)) =0.12 · · · Anj=f(∑wijXi+bj) 14/22 模式识别(ANN) --来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT 2）计算loss函数 15/22 模式识别(ANN) 3）更新权重 --图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT Anj=f(∑wijXi+bj) 16/22 模式识别(ANN) 3）更新权重 --图片来自台湾大学李宏毅教授深度学习入门PPT Anj=f(∑wijXi+bj) 17/22 模式识别(ANN) 4）结束：得到局部最优解 18/22 信号预处理 1，含义：信号预处理单元对传感器响应模式进行预加工，以到达漂移赔偿，信息压缩和降低（随样品）起伏目标，完成特征提取任务。 2，特征提取。 19/22 信号预处理 2，特征提取： 1）相对稳态响应值 2）平均微分值 平均微分值法是能够全 面地反应传感器动态响应 过程整 体信息一个方法。 3）积分值法 积分值反应了传感器对气体总响应值。 20/22 课题相关 21/22 参考文件 [1]栾淑利，基于人工神经网络酒精识别电子鼻研究[D].辽宁，大连理工大学 [2]杨建华