基于曲線擬合的口腔氣味特征提取與分析方法研究.pdf

1、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(lái)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(wèn)題，如電子鼻系統(tǒng)性能

2、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

3、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)。