作者:吴莉莉,惠国华,林爱英,郑宝周,潘建斌 单位:中国仪器仪表学会 出版:《仪器仪表学报》2011年第04期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFYQXB2011040050 DOC编号:DOCYQXB2011040059 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《用电子鼻区分霉变燕麦及其传感器阵列优化》PDF+DOC2013年第20期 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 《基于随机共振的电子鼻系统构建及在谷物霉变程度检测中的应用》PDF+DOC2011年第02期 惠国华,陈裕泉 《电子鼻技术在谷物霉变识别中的应用》PDF+DOC2005年第03期 潘天红,陈山,赵德安 《电子鼻技术及应用研究进展》PDF+DOC2011年第11期 邹慧琴,刘勇,林辉,闫永红 《电子鼻在粮食储藏中的应用研究进展》PDF+DOC2010年第04期 周显青,崔丽静,林家永,范维燕,张玉荣 《利用电子鼻分析熬制时间对3种食用菌汤风味的影响》PDF+DOC2010年第16期 李琴,朱科学,周惠明 《基于随机共振的气敏传感器阵列信号的识别研究》PDF+DOC2009年第05期 吴莉莉,惠国华,郭淼,林爱英,陈裕泉 《乳制品电子鼻分类中传感器阵列的一种优化方法》PDF+DOC2008年第07期 孙香丽,殷勇 《主成分分析在电子鼻鉴别分析中存在的缺陷及其改进方法》PDF+DOC2008年第10期 周海涛,殷勇 《基于电子舌和电子鼻技术的茶树花保健鲜啤酒辨识分析》PDF+DOC2014年第05期 陈岭,张星海,周晓红,虞培力
  • 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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