基于曲線擬合的口腔氣味特征提取與分析方法研究
本文關(guān)鍵詞：電子鼻在蒼術(shù)質(zhì)量評(píng)價(jià)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(xué)》 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(shí)別的一個(gè)重要分支,生物特征識(shí)別已經(jīng)為人們?nèi)粘Ｉ畹母鱾�(gè)方面帶來廣泛與深遠(yuǎn)的影響。除了指紋識(shí)別等身份鑒別之外,生物特征識(shí)別還可以應(yīng)用于醫(yī)學(xué)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(dāng)今國(guó)際醫(yī)學(xué)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(gè)部分:電子鼻系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)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(jì)分為硬件和軟件兩個(gè)部分,硬件部分包括傳感器陣列的優(yōu)化,傳感器信號(hào)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(shí)現(xiàn)。 對(duì)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(hào),傳統(tǒng)的特征提取方法提取的是信號(hào)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?yàn)闅饷魝鞲衅鞯捻憫?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(duì)二百多個(gè)健康人以及近一百名糖尿病病人的呼出氣體進(jìn)行采樣。在特征提取研究工作的基礎(chǔ)上,本文對(duì)健康人和糖尿病病人的呼出氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列的分類實(shí)驗(yàn),包括聚類實(shí)驗(yàn)、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(jī)。實(shí)驗(yàn)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(shí)別率方面具有明顯的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：
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本文編號(hào)：94117
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