基于声表面波传感器阵列的气体鉴别算法研究

摘要：

声表面波(SAW)传感器阵列具有体积小、功耗低、反应灵敏等优点,在食品检测、环境治理、气体鉴别等领域有广泛的应用前景.结合声表面波传感器阵列的原理及特点,建立和优化了声表面波传感器阵列的数学模型,并对数据进行预处理、主成分分析(PCA)以及BP神经网络分析处理,实现了对气体的鉴别分类,取得了好的实验结果.

关键词：SAW传感器阵列、主成分分析、BP神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：TB22(工程设计与测绘)

在线出版日期：2013-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：63-67