基于曲线拟合的口腔气味特征提取与分析方法研究

发布时间：2016-08-14 19:14

  本文关键词：电子鼻在苍术质量评价中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

《哈尔滨工业大学》 2010年

基于曲线拟合的口腔气味特征提取与分析方法研究

陈海芬  

【摘要】： 作为模式识别的一个重要分支,生物特征识别已经为人们日常生活的各个方面带来广泛与深远的影响。除了指纹识别等身份鉴别之外,生物特征识别还可以应用于医学诊断方面,尤其是中医的现代化方面。随着基于传感器的电子鼻技术的发展,呼吸诊断即基于人体呼出气体的疾病诊断方式,得到了快速和稳定的发展。这种方便、可靠、非侵入式的疾病诊断技术已经逐渐成为当今国际医学诊断的发展潮流。但是呼吸诊断作为一种新兴的疾病诊断技术,还存在众多亟待解决的问题,如电子鼻系统性能的提高,气味数据特征提取算法以及分类算法的研究等。 本文的工作主要分为三个部分:电子鼻系统的设计与实现,气味数据特征提取算法的研究,以及气味数据的分类。电子鼻系统的设计分为硬件和软件两个部分,硬件部分包括传感器阵列的优化,传感器信号的调理、采集与通信,以及采样系统的搭建等,软件部分主要是样本采集系统的编码实现。 对气味数据特征提取算法的研究是本文的核心内容。气味样本数据是传感器阵列输出的电信号,传统的特征提取方法提取的是信号曲线的静态几何特征,如曲线的峰值、峰值位置、斜率和曲线下面积等,这种特征提取方法存在很多缺陷,因为气敏传感器的响应不仅与气体的类型有关,还受温度、湿度和气体浓度的影响,所以静态的几何特征不能稳定的反映气体的类别信息。本文采用基于曲线拟合的特征提取方法,在分析各种模型的基础上,提出了一种新的高精度的曲线拟合模型,并提取模型的参数作为特征。这些特征能够全面而稳定的反映气味数据的类别信息,为后续的分类工作提供良好的特征数据。 本文的电子鼻系统已经投入了采样工作中,先后对二百多个健康人以及近一百名糖尿病病人的呼出气体进行采样。在特征提取研究工作的基础上,本文对健康人和糖尿病病人的呼出气体数据进行了一系列的分类实验,包括聚类实验、主成分分析、线性判别分析、BP神经网络以及支持向量机。实验表明,基于曲线拟合的特征提取方法是有效的并比传统的几何特征提取在样本识别率方面具有明显的优越性。

【关键词】：
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP391.41
【目录】：

摘要4-5

Abstract5-9

第1章 绪论9-16

1.1 生物特征识别与呼吸诊断9-10

1.2 国内外研究现状及分析10-15

1.2.1 电子鼻系统的国内外研究现状10-11

1.2.2 利用电子鼻进行呼吸诊断的国内外研究现状11-13

1.2.3 电子鼻系统中气味信号特征提取算法的研究现状13-15

1.3 本文的主要内容与结构安排15-16

第2章 电子鼻系统的设计与实现16-22

2.1 引言16

2.2 硬件系统总体设计16-18

2.3 软件部分的设计18-19

2.4 用电子鼻系统进行样本采集19-21

2.5 本章小结21-22

第3章 基于曲线拟合的气味信号特征提取22-40

3.1 引言22-23

3.2 基于曲线拟合的特征提取方法23-39

3.2.1 拟合模型23-30

3.2.2 分段拟合30-35

3.2.3 曲线拟合模型的比较35-38

3.2.4 基于拟合的特征提取与特征选择38-39

3.3 本章小结39-40

第4章 气体样本分类的实验结果与分析40-60

4.1 引言40

4.2 基于统计学的分类方法40-44

4.2.1 聚类分析方法40-42

4.2.2 主成分分析方法42-43

4.2.3 线性判别分析43-44

4.3 BP神经网络方法44-47

4.4 支持向量机方法47-50

4.5 实验结果及分析50-58

4.5.1 聚类实验50-51

4.5.2 PCA实验51-52

4.5.3 LDA实验52-53

4.5.4 BPNN实验结果与分析53-56

4.5.5 SVM实验结果与分析56-58

4.6 本章小结58-60

结论60-61

参考文献61-64

攻读硕士学位期间发表的学术论文64-66

致谢66

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