作者：殷勇,吴文凯,于慧春 单位：中国农业工程学会 出版：《农业工程学报》2014年第24期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNYGU2014240430 DOC编号：DOCNYGU2014240439 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 电子鼻在长期使用过程中，由于受到传感器老化和温湿度波动等因素的影响，使得电子鼻信号存在着漂移现象，制约了电子鼻的准确检测。为了提高电子鼻鉴别多组分复杂食品时的长期稳健性，提出了一种独立分量分析(independent component analysis，ICA)融合小波能量阈值的去漂移信号方法。首先，运用ICA分解电子鼻信号以获得各个独立成分；其次，根据各个独立成分的小波能量值选择独立成分，以剔除漂移信号；最后，运用所选择的独立成分重构电子鼻信号。选用6种白酒样品和6种食醋样品进行电子鼻鉴别验证：在分别提取2类样品去漂移前后的电子鼻信号积分值(integral value，INV)特征后，分别对6种白酒样品和6种食醋样品进行了Fisher判别分析(fisher discriminant analysis，FDA)，FDA的鉴别正确率分别由去漂移前的34.3%(白酒样品)、75.7%(食醋样品)提升到去漂移后的100%(白酒样品)、99.7%(食醋样品)。Fisher判别分析结果表明，所提出的电子鼻信号去漂移方法是有效的。与其他独立分量分析方法相比，该方法.....。

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