作者：殷勇,白玉,于慧春,郝银凤,王润博 单位：中国农业机械学会;中国农业机械化科学研究院 出版：《农业机械学报》2016年第11期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNYJX2016110300 DOC编号：DOCNYJX2016110309 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为提高电子鼻长期鉴别的稳健性，提出了一种基于小波分析的电子鼻信号去漂移方法。对含漂移信号的电子鼻数据进行小波分解，获得分解系数；构造一种相对偏差阈值滤波函数对小波逼近系数进行阈值处理，获得修正的小波系数；运用小波逆变换对修正后的小波系数进行重构，得到去除漂移或少漂移的电子鼻信号。对6种白酒样本随机生成的5组样本训练集与对应的测试集进行去漂移处理与信号重构，提取去漂移处理前后的电子鼻信号积分值特征，并运用Fisher判别分析(FDA)和BP神经网络分别对5组数据集进行鉴别分析。FDA鉴别结果显示，无论是训练集还是测试集，5组样本的鉴别正确率由去漂移前的最高值45%提升至去漂移后的100%。BP神经网络鉴别结果显示，5组样本的鉴别正确率由去漂移前的最高值31.7%提升至去漂移后的98.3%。这说明所给出的去漂移方法在白酒电子鼻的鉴别中是稳健有效的。同时，也为电子鼻鉴别其他物品提供了一种可借鉴的去漂移方法。

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