基于AR信号处理和KⅡ模型的嗅觉识别算法

• 作者: 杨淑莹 牛廷伟 王丽贤
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 嗅觉识别 AR信号处理 KⅡ模型 电子鼻
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 页码范围: 40-45
• 分类号: TP311
• 字数: 5167字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2011.05-06.011

摘要

信号的特征提取和模式识别方法,在实现准确的电子鼻气体定性分析中尤为关键,本文提出了基于AR信号处理和KII模型的嗅觉识别算法.将传感器信号分为:上升期和稳定期两部分,对上升期信号提取斜率作为特征；对稳定期信号,进行AR建模来提取特征.在电子鼻的模式识别算法上,利用KⅡ模型对气味信号进行分类.该方法充分利用了AR信号处理在信号表示方面的有效性及降维优势、KⅡ模型在模式识别方面的优越性.仿真将该方法与BP网络、AR_BP算法及单KⅡ网络进行了比较,结果表明,AR信号处理技术可以很好的提取特征,并与KⅡ建立相关的数学模型,将AR信号处理技术应用到电子鼻系统中是可行的,且具有更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨淑莹	天津理工大学计算机与通信工程学院	43	422	10.0	18.0
2	王丽贤	天津理工大学计算机与通信工程学院	3	15	2.0	3.0
3	牛廷伟	天津理工大学计算机与通信工程学院	3	15	2.0	3.0