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摘要:
随机共振向人们展示了噪声在非线性系统中的积极作用,在深入分析非周期随机共振FHN模型的基础上,提出了一种基于最大互相关系数的方法来进行电子鼻信号的分类识别.实验中8只传感器构成的电子鼻阵列采集了燕麦不同程度的早期霉变数据,对这些数据利用主成分分析法降维处理后,通过非周期随机共振系统,发现不同霉变程度的燕麦,其最大互相关系数不同,而且对每个类别该系数几乎是常数,因此能准确地用来代表不同的类别.实验结果表明基于非周期随机共振的最大互相关系数法准确可行,为电子鼻信号的分类识别提供了一种新的思路和方法.
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文献信息
篇名 基于非周期随机共振的粮食早期霉变识别研究
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 非周期随机共振 互相关系数 电子鼻 主成分分析 粮食早期霉变
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 742-747
页数 分类号 TP274|TN911.7
字数 3510字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 林爱英 河南农业大学理学院 38 232 9.0 13.0
2 吴莉莉 河南农业大学理学院 32 242 10.0 14.0
3 惠国华 浙江工商大学食品与生物工程学院 34 273 11.0 15.0
4 郑宝周 河南农业大学理学院 36 204 9.0 12.0
5 潘建斌 河南农业大学理学院 25 532 10.0 23.0
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研究主题发展历程
节点文献
非周期随机共振
互相关系数
电子鼻
主成分分析
粮食早期霉变
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
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