IV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2012

«Электронный нос» представляет собой анализатор паров на основе матрицы разнородных (неравнозначных) пьезокварцевых сенсоров, имитирующих работу человеческого органа обоняния. «Электронный нос» обеспечивает узнаваемый визуальный образ специфической смеси паров (пахучих веществ), которая может содержать сотни различных химических соединений.

Одним из подходов к обработке откликов анализатора является исследование и распознавание графических образов. Поверхность сенсора определяется математически в соответствии с временным интервалом удерживания.

В процессе эксплуатации системы «Электронный нос» возникает задача выявления сенсоров, наиболее стабильно реагирующих на определённое вещество. Для выполнения этой задачи разрабатывается программное обеспечение, которое позволяет ранжировать сенсоры по чувствительности к веществу. Для проектирования данного программного обеспечения был проведён ряд статистических исследований на основе 4-х измерений по веществу триэтиламин.

Графически данные с прибора представляются в виде временной зависимости величины отклонения частоты колебаний сенсора от собственной. При этом наиболее выражено реакция на определённое вещество заметна в переделах первых 15 экспериментальных точек (рис.1):

Необходимо проверить предположение о нормальности, т.е. насколько экспериментальные данные подчиняются нормальному закону распределения

где

φ(x) - плотность вероятности;

σ - среднее квадратическое отклонение;

x - значение случайной величины;

a - математическое ожидание.

Нормальные/наблюдаемые (2M-гистограммы) гистограммы являются наиболее распространенным графическим способом проверки нормальности. При выборе этой подгонки на распределение частот будет наложена нормальная кривая. 2М-гистрограммы одного из сенсоров при 4-х параллельных опытах имеют вид (рис.2):

Для однозначного подтверждения статистической гипотезы о нормальности, воспользуемся критерием Колмогорова для одного из опытов для сенсора №2. Для этого разобьём частотную область на 7 равных интервалов.

В данном критерии используется статистика:

После чего получим эмпирическую Fn(∆f) (используя накопленную частоту) и теоретическую функцию распределения F(∆f). 

Далее в процессе исследования определяется однородность выборок для одного и того же сенсора по критерию Вилкоксона.

Сравнивание числовых значений статистических параметров для различных сенсоров, позволяет выявить, насколько чувствительным является тот или иной сенсор к определённому веществу с тем, чтобы впоследствии выполнить их ранжирование в порядке наибольшей чувствительности.

 

Код для цитирования: Скопировать