电子鼻系统原理及技术PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 气体被测对象 1

1.2 电子鼻系统 3

1.2.1 电子鼻系统原理 3

1.2.2 电子鼻应用及发展 4

1.2.3 集成化电子鼻芯片 5

1.3 电子鼻系统关键技术 7

1.3.1 气体传感器 7

1.3.2 气体传感器阵列技术 9

1.3.3 气体信息特征参数的提取 12

1.3.4 模式识别 13

1.3.5 温度调制技术 14

1.3.6 气敏机理及模型的研究 14

1.4 当前亟待解决的问题 16

1.5 主要内容简介 18

第2章 电子鼻系统研究测试平台 20

2.1 实验平台设计 20

2.2 配气系统 23

2.2.1 动态配气系统 23

2.2.2 静态配气系统 25

2.3 控制测试系统 26

2.3.1 硬件系统设计 27

2.3.2 软件界面设计 29

2.3.3 测试系统的性能 32

2.4 温度调制实验系统 33

2.4.1 基于DDS技术的气体传感器温度调制实验系统 34

2.4.2 基于程控电源的气体传感器温度调制实验系统 36

2.5 测试 37

2.6 本章小结 39

第3章 气体传感器及其性能测试和分析 40

3.1 半导体气体传感器的发展 40

3.2 微热板式气体传感器的结构及工艺流程 45

3.3 微热板式气体传感器的性能测试 47

3.3.1 工作温度－加热功耗曲线 48

3.3.2 灵敏度－工作温度曲线 49

3.3.3 微热板升（降）温曲线 50

3.3.4 选择性 51

3.3.5 灵敏度－气体浓度曲线 52

3.3.6 响应时间和恢复时间 52

3.3.7 稳定性 53

3.3.8 预热时间的影响 57

3.3.9 环境温湿度的影响 57

3.3.1 0对混合气体的响应 58

3.4 与标准CMOS工艺及气敏材料的制备工艺兼容的微热板 59

3.4.1 微热板式气体传感器加热材料的选取 59

3.4.2 钨微热板式气体传感器的加工流程 59

3.4.3 钨微热板式气体传感器性能测试 61

3.5 本章小结 64

第4章 气体传感器的混合气体响应机制 65

4.1 SnO2薄膜的敏感机理 65

4.1.1 敏感机理综述 65

4.1.2 SnO2薄膜 70

4.2 气敏机理的密度泛函分析 73

4.2.1 密度泛函理论 74

4.2.2 计算平台 75

4.2.3 DFT计算和分析 76

4.3 微热板式气体传感器的电学响应模型 82

4.3.1 模型描述 82

4.3.2 参数优化 84

4.4 环境中O2的影响分析 87

4.5 本章小结 90

第5章 气体传感器特征参数分析 92

5.1 阵列信号处理方法综述 93

5.1.1 信号预处理 93

5.1.2 特征参数优化 94

5.1.3 模式分类 96

5.2 稳态响应特征参数 99

5.3 特征分析 101

5.3.1 气体传感器响应测量 102

5.3.2 响应特征分析 102

5.3.3 电阻和电导参数比较 103

5.3.4 其他特征分析 104

5.4 混合气体识别 107

5.4.1 神经网络模式识别 107

5.4.2 气体量化识别 111

5.5 本章小结 112

第6章 气体传感器阵列信号的盲分离 113

6.1 盲分离模型的建立 113

6.1.1 混合气体分析问题描述 113

6.1.2 盲信号分离问题 115

6.1.3 混合气体分析的盲可辨识性 117

6.2 基于盲分离模型的信号处理算法 118

6.2.1 主成分分析法（PCA） 118

6.2.2 独立成分分析法（ICA） 120

6.2.3 非线性主成分分析法（NLPCA） 122

6.3 二元混合气体的BSS分析 124

6.3.1 稳态数据的BSS分析 124

6.3.2 连续测量数据的ICA分析 127

6.3.3 非线性叠加模型的信号处理探讨 128

6.4 与BP神经网络的结合 130

6.4.1 特征选择 130

6.4.2 特征提取和预处理 131

6.4.3 在二元混合气体分析问题中的应用 133

6.5 本章小结 134

第7章 气体传感器的温度调制技术 135

7.1 温度调制原理 135

7.2 温度调制技术现状 136

7.2.1 温度调制模式的多样化 137

7.2.2 气体传感器动态响应信号处理技术 140

7.2.3 动态响应机理分析及建模 143

7.3 温度调制实验 144

7.3.1 实验设置 144

7.3.2 测试结果及分析 145

7.4 调制信号预处理 148

7.5 虚拟阵列 151

7.6 本章小结 153

第8章 基于傅里叶变换的动态特征分析 154

8.1 傅里叶变换 154

8.2 动态信号处理 158

8.2.1 信号分析 158

8.2.2 特征提取 160

8.2.3 特征分析依据 161

8.3 温度调制模式分析 161

8.3.1 温度调制实验设计 161

8.3.2 甲烷和一氧化碳气体特征差异 162

8.3.3 乙醇和一氧化碳气体特征差异 163

8.3.4 乙醇和甲烷气体特征差异 164

8.3.5 模式分析结论 165

8.4 混合气体检测 167

8.5 本章小结 170

第9章 基于Hilbert-Huang变换的动态特征参数分析 171

9.1 Hilbert-Huang变换 171

9.1.1 经验模态分解（EMD） 172

9.1.2 Hilbert谱分析（HSA） 173

9.2 动态信号处理 175

9.2.1 信号的HHT分析 176

9.2.2 瞬时频谱特征 180

9.2.3 调制周期的影响 182

9.2.4 其他波形中的应用 183

9.3 混合气体检测 185

9.4 本章小结 187

第10章 压缩感知电子鼻系统 189

10.1 物联网环境下的新需求 190

10.2 压缩感知理论 191

10.2.1 稀疏变换 193

10.2.2 测量矩阵 194

10.2.3 信号重构 196

10.3 压缩感知电子鼻系统 197

10.3.1 原理框架 197

10.3.2 压缩感知电子鼻系统模拟仿真 198

10.3.3 压缩感知电子鼻系统中的关键问题 200

10.4 本章小结 200

总结与展望 202

参考文献 206