本文關(guān)鍵詞：電子鼻在蒼術(shù)質(zhì)量評價中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《哈爾濱工業(yè)大學》 2010年

基于曲線擬合的口腔氣味特征提取與分析方法研究

陳海芬  

【摘要】： 作為模式識別的一個重要分支,生物特征識別已經(jīng)為人們?nèi)粘Ｉ畹母鱾�方面帶來廣泛與深遠的影響。除了指紋識別等身份鑒別之外,生物特征識別還可以應(yīng)用于醫(yī)學診斷方面,尤其是中醫(yī)的現(xiàn)代化方面。隨著基于傳感器的電子鼻技術(shù)的發(fā)展,呼吸診斷即基于人體呼出氣體的疾病診斷方式,得到了快速和穩(wěn)定的發(fā)展。這種方便、可靠、非侵入式的疾病診斷技術(shù)已經(jīng)逐漸成為當今國際醫(yī)學診斷的發(fā)展潮流。但是呼吸診斷作為一種新興的疾病診斷技術(shù),還存在眾多亟待解決的問題,如電子鼻系統(tǒng)性能的提高,氣味數(shù)據(jù)特征提取算法以及分類算法的研究等。 本文的工作主要分為三個部分:電子鼻系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn),氣味數(shù)據(jù)特征提取算法的研究,以及氣味數(shù)據(jù)的分類。電子鼻系統(tǒng)的設(shè)計分為硬件和軟件兩個部分,硬件部分包括傳感器陣列的優(yōu)化,傳感器信號的調(diào)理、采集與通信,以及采樣系統(tǒng)的搭建等,軟件部分主要是樣本采集系統(tǒng)的編碼實現(xiàn)。 對氣味數(shù)據(jù)特征提取算法的研究是本文的核心內(nèi)容。氣味樣本數(shù)據(jù)是傳感器陣列輸出的電信號,傳統(tǒng)的特征提取方法提取的是信號曲線的靜態(tài)幾何特征,如曲線的峰值、峰值位置、斜率和曲線下面積等,這種特征提取方法存在很多缺陷,因為氣敏傳感器的響應(yīng)不僅與氣體的類型有關(guān),還受溫度、濕度和氣體濃度的影響,所以靜態(tài)的幾何特征不能穩(wěn)定的反映氣體的類別信息。本文采用基于曲線擬合的特征提取方法,在分析各種模型的基礎(chǔ)上,提出了一種新的高精度的曲線擬合模型,并提取模型的參數(shù)作為特征。這些特征能夠全面而穩(wěn)定的反映氣味數(shù)據(jù)的類別信息,為后續(xù)的分類工作提供良好的特征數(shù)據(jù)。 本文的電子鼻系統(tǒng)已經(jīng)投入了采樣工作中,先后對二百多個健康人以及近一百名糖尿病病人的呼出氣體進行采樣。在特征提取研究工作的基礎(chǔ)上,本文對健康人和糖尿病病人的呼出氣體數(shù)據(jù)進行了一系列的分類實驗,包括聚類實驗、主成分分析、線性判別分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機。實驗表明,基于曲線擬合的特征提取方法是有效的并比傳統(tǒng)的幾何特征提取在樣本識別率方面具有明顯的優(yōu)越性。

【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

摘要4-5

Abstract5-9

第1章 緒論9-16

1.1 生物特征識別與呼吸診斷9-10

1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析10-15

1.2.1 電子鼻系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11

1.2.2 利用電子鼻進行呼吸診斷的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13

1.2.3 電子鼻系統(tǒng)中氣味信號特征提取算法的研究現(xiàn)狀13-15

1.3 本文的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排15-16

第2章 電子鼻系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)16-22

2.1 引言16

2.2 硬件系統(tǒng)總體設(shè)計16-18

2.3 軟件部分的設(shè)計18-19

2.4 用電子鼻系統(tǒng)進行樣本采集19-21

2.5 本章小結(jié)21-22

第3章 基于曲線擬合的氣味信號特征提取22-40

3.1 引言22-23

3.2 基于曲線擬合的特征提取方法23-39

3.2.1 擬合模型23-30

3.2.2 分段擬合30-35

3.2.3 曲線擬合模型的比較35-38

3.2.4 基于擬合的特征提取與特征選擇38-39

3.3 本章小結(jié)39-40

第4章 氣體樣本分類的實驗結(jié)果與分析40-60

4.1 引言40

4.2 基于統(tǒng)計學的分類方法40-44

4.2.1 聚類分析方法40-42

4.2.2 主成分分析方法42-43

4.2.3 線性判別分析43-44

4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法44-47

4.4 支持向量機方法47-50

4.5 實驗結(jié)果及分析50-58

4.5.1 聚類實驗50-51

4.5.2 PCA實驗51-52

4.5.3 LDA實驗52-53

4.5.4 BPNN實驗結(jié)果與分析53-56

4.5.5 SVM實驗結(jié)果與分析56-58

4.6 本章小結(jié)58-60

結(jié)論60-61

參考文獻61-64

攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文64-66

致謝66

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本文編號：94117