用电子鼻区分霉变燕麦及其传感器阵列优化

文献类型: 中文期刊

第一作者: 尹芳缘

作者: 尹芳缘;黄洁;王敏敏;郑海霞;杨月;陈静;曾小燕;童春霞;王绿野;姜燕;沈凤;惠国华

作者机构:

关键词: 传感器;优化;非线性分析;霉变燕麦;电子鼻;随机共振

期刊名称: 农业工程学报

ISSN: 1002-6819

年卷期: 2013 年 29 卷 20 期

页码: 263-269

收录情况: EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要: 应用电子鼻对燕麦(Avena sativa L)霉变程度进行区分,为了提高区分准确度,对电子鼻传感器阵列进行了优化的研究。每天随机选择10个燕麦样品进行电子鼻检测,试验连续进行5 d,将检测数据耦合入非线性双稳态随机共振系统,以外部Gaussian白噪声激励系统产生共振,选择输出信噪比特征值进行主成分分析,初期试验主成分1和主成分2贡献率之和为96.43%,且相同霉变程度样品离散度较大,不同霉变程度样品之间距离较近。为了提高电子鼻对霉变燕麦样品区分效果,进行了电子鼻传感器负荷加载分析,优化选择了传感器阵列,优化后主成分1和主成分2贡献率之和为99.31%,相同霉变程度燕麦样品的聚合度更高,使不同霉变程度燕麦样品之间的区分更加明显,为进一步的定量化检测奠定了基础。

分类号: TP212.6

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