【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及食品智能感官分析
，特别是指一种茶叶等级识别中电子鼻响应信号的特征参数融合方法。
技术介绍
近年来，我国是茶叶生产和贸易大国，茶物质财富的大量增加为中国茶文化的发展提供了坚实的基础。然而，由于缺乏成熟的监管体制，目前市场上的商品茶质量级别混乱，茶叶以次充好的现象时常发生，这给茶叶贸易和消费者权益以及整根茶文化的发展都带来了不良的影响。食品感官科学作为一门研究食品感官品质属性结构、演化与测量的科学，是现代食品科学技术中最具特色的学科分支，也是现代食品科学技术及食品产业发展最迫切需要拓展的领域。长期以来，对于茶叶等级的感官检测基本上是以人工感官品评的方式来实现的。然而，人工感官品评方式存在操作过程繁琐，易受外界因素影响，评价结果不够客观精确等问题。所以，仅通过人工感官品评的方式已满足不了现今茶叶市场快速发展的要求。近年来，随着现代仪器分析技术的不断发展以及对于茶叶领域的深入研究，在茶叶等级检测的分析研究中取得了较大的进步。智能感官分析技术作为一种新的茶叶等级检测方法，它因操作简便、客观准确、检测时间短、重复性好、受环境因素影响较小等优点在茶叶等级检测领域受到越来越多的重视。其中，电子鼻作为一种模拟人的嗅觉机制而研制出来的智能感官识别系统，近年来被广泛用于茶叶等级的智能感官分析中。与传统的人工感官分析相比，电子鼻为茶叶等级的检测提供了一种客观、快速、准确的检测方法。因此，选择电子鼻技术对茶叶等级进行检测将对整根茶叶行业的发展带来深远的意义。在利用电子鼻技术对茶叶等级进行分级的过程中，首先，要通过电子鼻对茶叶进行检测，得到与茶叶香气特性相关的...
【技术保护点】
一种茶叶等级识别中电子鼻响应信号的特征参数融合方法，其特征在于，包括：获取待测茶叶中用于表征不同等级茶叶香气特征的电子鼻响应信号；依据获取的所述电子鼻响应信号，获取所述电子鼻响应信号的时域特征及频域特征；将获取到的所述时域特征及频域特征进行融合，将融合后的特征作为所述电子鼻响应信号的特征信息。
【技术特征摘要】
1.一种茶叶等级识别中电子鼻响应信号的特征参数融合方法，其特征在于，包括：获取待测茶叶中用于表征不同等级茶叶香气特征的电子鼻响应信号；依据获取的所述电子鼻响应信号，获取所述电子鼻响应信号的时域特征及频域特征；将获取到的所述时域特征及频域特征进行融合，将融合后的特征作为所述电子鼻响应信号的特征信息。2.根据权利要求1所述的茶叶等级识别中电子鼻响应信号的特征参数融合方法，其特征在于，所述电子鼻响应信号包括：多条传感器响应信号，所述传感器响应信号的条数与所述电子鼻中传感器的数目相同；所述获取所述电子鼻响应信号的时域特征包括：获取每条传感器响应信号的极值和均值作为所述电子鼻响应信号的时域特征。3.根据权利要求2所述的茶叶等级识别中电子鼻响应信号的特征参数融合方法，其特征在于，所述传感器响应信号的极值表示传感器响应信号中绝对值的最大值，表示为:MVi＝max|xi,1,xi,2,…,xi,t| (i＝1,2,…,N)所述传感器响应信号的均值表示传感器响应信号的平均值，表示为: AV i = x i , 1 + x i , 2 + ... + x i , t t , ( i = 1 , 2 , ... , N ) ]]>其中，MVi表示第i条传感器响应信号的极值；N表示电子鼻中传感器的数目；t表示每条传感器响应信号采集过程中总时间点的个数；xi,j为第i条传感器响应信号中j时间点所对应的信号值，j＝1,2,…,t；AVi表示第i条传感器响应信号的均值。4.根据权利要求2所述的茶叶等级识别中电子鼻响应信号的特征参数融合方法，其特征在于，所述获取所述电子鼻响应信号的频域特征包括：获取每条传感器响应信号对应的最大能量和平均能量作为所述电子鼻响应信号的频域特征。5.根据权利要求4所述的茶叶等级识别中电子鼻响应信号的特征参数融合方法，其特征在于，所述获取每条传感器响应信号对应的最大能量和平均能量作为所述电子鼻响应信号的频域特征包括：利用小波包技术获取每条传感器响应信号对应的最大能量和平均能量作为所述电子鼻响应信号的频域特征。6.根据权利要求5所述的茶叶等级识别中电子鼻响应信号的特征参数融合方法，其特征在于，所述利用小波包技术获取每条传感器响应信号的最大能量和平均能量包括：通过小波包技术将获取的所述每条传感器响应信号分解为3层；根据3层分解后得到的8根频带分别对应的系数集，获取每条传感器响应信号对应的最大能量和平均能量。7.根据权利要求6所述的茶叶等级识别中电子鼻响应信号的特征参数融合方法，其特征在于，所述传感器响应信号的最大能量表示为： ME i = m a x | E 30 i , E 31 i , ... E ...
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