[发明专利]一种局部和全局特征相结合的电子鼻响应谱特征提取方法

说明书

本发明公开了一种局部和全局特征相结合的电子鼻响应谱特征提取方法，包括如下步骤：根据待测气体的种类选择合适型号的M个气敏传感器，组成电子鼻的传感器阵列；向气体室内通入待测样本气体，采集卡将实时采集到的数据写入电子鼻的上位机；上位机程序读取数据并进行滑动平均值滤波；滑动直线距离最小法提取滤波后数据的局部特征；快速傅里叶变换提取全局特征；将局部特征和全局特征组合为电子鼻响应谱的特征矩阵，归一化后用于后续识别。本发明的优点在于：本方法可以提高数据的准确性，能更加全面地反映电子鼻响应谱的特征。

技术领域

本发明涉及测试技术应用领域，具体涉及一种局部和全局特征相结合的电子鼻响应谱特征提取方法。

背景技术

目前对电子鼻的特征提取方法主要有曲线拟合法和提取曲线局部特征法如提取曲线峰值、一阶拐点、二阶拐点、曲线的面积等这两大类。

这两类方法或者只提取了全局特征，或者只提取了局部特征，没有将两者综合起来全面地反映电子鼻响应谱的特征。

发明内容

本发明的目的就是要针对现有装置的不足，提供一种局部和全局特征相结合的电子鼻响应谱特征提取方法，其能更准确地提取电子鼻响应谱的特征。

为实现上述目的，本发明所涉及的一种局部和全局特征相结合的电子鼻响应谱特征提取方法，包括如下步骤：

步骤1：根据待测气体的种类选择合适型号的M个气敏传感器，组成电子鼻的传感器阵列；

步骤2：向气体室内通入待测样本气体，采集卡将实时采集到的数据写入电子鼻的上位机；

步骤3：上位机程序读取数据并进行滑动平均值滤波；

步骤4：滑动直线距离最小法提取局部特征即稳态响应数据的平均值，保存目前距离滑动直线距离之和最小的数据及其平均值；

步骤5：快速傅里叶变换提取全局特征，将已滤波的样本点变换到频域并保存目前频域上最大的幅值；

步骤6：采集结束后将步骤4中M个传感器的数据平均值和步骤5中数据最大幅值组成的Mx2二维矩阵作为电子鼻的特征矩阵，归一化后用于后续识别。

进一步地，所述步骤3中，所述滑动平均值滤波是将X个采样数据看成一个队列，每进行一次新的采样，把采样结果放入队尾，而舍弃原来队首的数据，这样在队列中始终有X个“最新”的数据。计算队列中的X个数据的平均值，即可得到新的滤波值。

更进一步地，所述步骤4中，所述滑动直线距离最小法用于提取电子鼻响应谱的局部特征即稳态响应数据及其平均值，将滤波后的Y个数据放入队列中，队列的长度固定为Y，利用队首和队尾两个点确定一条直线，计算队列中的点到直线的距离之和，更新数据，保存距离之和最小的队列中的数据及其平均值。

作为优选项，所述步骤5中，所述快速傅里叶变换用于提取电子鼻响应谱的全局特征，快速傅里叶变换将滤波后的样本数据变换到频域上，频域上最大的幅值是由所有样本点的直流分量累加得到，即频域上的最大幅值可反映电子鼻响应谱的全局特征。

作为优选项，所述步骤6中，所述归一化是采用对数函数转换法、线性函数转换法、反余切函数转换法等方法把电子鼻响应谱的特征矩阵中的元素归一化到[0，1]之间。这样，可以避免局部特征与全局特征不在同一数量级，不仅减少识别中的计算误差，且为后续的识别算法提供合适的数据。

本发明的优点在于：本方法可以提高数据的准确性，先对采样数据进行滑动平均值滤波。利用滑动直线距离最小法和快速傅里叶变换分别提取电子鼻响应谱的局部特征和全局特征，以更加全面地反映电子鼻响应谱的特征。

附图说明

图1为滤波前电子鼻的响应谱；

图2为滤波后电子鼻的响应谱；