传感器型电子鼻技术在谷物品质研究中的应用进展

电子鼻技术是一种综合的气味分析技术,由样品处理系统、检测系统、数据处理系统三部分构成,根据检测系统不同分为传感器型电子鼻、气谱型电子鼻和质谱型电子鼻。通过对传感器型电子鼻前处理条件优化和电子鼻传感器列阵优化来得出较好的PCA结果,以区分谷物霉变程度、储藏时间、虫害情况以及感观品质。     

基于电子鼻技术的番茄苗早疫病病害快速检测研究

病害是造成番茄减产的主要因素之一。传统上对番茄苗病害进行预测主要是人为观察法,但这种方法由于自身的缺陷带有一定的局限性,如经验预测人为因素明显,预测准确率低。本文利用电子鼻系统对感染早疫病病害的番茄苗进行研究,通过主成分分析、线性判别分析对每株番茄苗接种1叶片、2叶片、4叶片和对照组四种不同处理的早疫病病害番茄苗进行分析,结果表明主成分分析各处理样本间均有重叠,区分效果不理想,线性判别分析各处理样本基本可以分开;用逐步判别分析和BP神经网络对各处理样本进行判别,测试集的准确率分别为50%和87.5%,神经网络模型的预测结果更好。     

会“闻”味儿的手机

手机的辐射会对人体的健康构成伤害,但是这款手机却成了我们生活中健康的使者。其实这款概念手机是通过一种被称作电子鼻（eNose）的技术监控使用者每天的饮食和运动状况来提高使用者的健康意识。     

基于电子鼻雪青梨贮藏期检测的实验研究

探讨了采用电子鼻对不同成熟度的雪青梨的贮藏期检测研究。选取线性判别式分析法（LDA）对测得的数据进行识别分析。分析结果显示,电子鼻可以较好地区分贮藏天数不同的雪青梨,但成熟期的雪青梨有部分区域发生重叠;对于不同成熟度的雪青梨贮藏相同天数后,电子鼻能很好地进行区分。     

基于电子鼻技术的茶汤香气成分分析

通过电子鼻技术对茶汤的香气成分进行分析,旨在建立一种茶叶评价模型,量化茶叶质量,规范茶叶等次的方法。实验随机选取市面上的普洱茶、肉桂和铁观音三种不同类型茶叶进行检测,结果显示所有茶汤的香气成分主要响应在传感器W1W,香气中含硫的有机化合物感应信号灵敏,肉桂在传感器W1W响应的G/G₀值为16.2,远高于铁观音(G/G₀=5.2)和普洱茶(G/G₀=1.7)。茶汤香气成分在W2W,W5S传感器有弱信号,说明茶汤中含少量氮氧化合物,含硫、含氯的有机化合物。通过主成分分析法和聚类分析法对茶叶香气成分进行分析,三种茶汤呈现良好的聚类分布,茶汤的香气成分与茶叶的加工工艺和发酵程度密切相关。因此,利用电子鼻技术对茶汤香气进行检测形成香气指纹图谱,用于茶叶制品的质量管控。