【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及气体检测，具体涉及一种基于多传感器数据融合的茶叶香气检测方法。
技术介绍
1、随着人工智能算法和深度学习研究的深入发展，机器嗅觉在气体检测方面也有着很大的影响，在环境检测，食品工业，化学工业和医疗诊断等领域都有着重要意义。机器嗅觉系统由气体传感器阵列和模式识别方法两个部分组成。在气体分子通过传感器阵列时，传感器会对气体做出反应，发出相应的电信号。通过对这些电信号进行数据预处理，并用神经网络算法对电信号数据进行数据特征提取，建立深度学习模型，并通过模型预测混合气体的成分及浓度。人类的生活和工作与周围的大气环境息息相关，植物食物等散发出的气体也是我们人类比较熟悉的，同时茶叶作为我国历史十分悠久且著名的产物，科学工作者对于茶叶的研究是与有很大的意义的。如今的科技发展迅速，人们对茶叶的香气成分了解越来越多，但对于茶叶香气成分和浓度地检测研究尚且缺乏。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于多传感器数据融合的茶叶香气检测方法，本专利技术所解决的技术问题为：对于茶叶香气成分和...
【技术保护点】
1.一种基于多传感器数据融合的茶叶香气检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器数据融合的茶叶香气检测方法,其特征在于，在步骤2中，将苯甲醇、香叶醇和芳樟醇溶液分别滴入三个锥形瓶中，接着放入烘箱中待溶液蒸发成气体之后取出备用，接着用注射器依次按照相等的浓度梯度抽取气体注入密闭容器中，每隔四分钟加入10ppm浓度的气体，从0ppm加到60ppm浓度即停止加入，待气体稳定之后采集气体信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于多传感器数据融合的茶叶香气检测方法,其特征在于，在步骤3中，对传感器采集到的数据进行数据预处...
【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器数据融合的茶叶香气检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多传感器数据融合的茶叶香气检测方法,其特征在于，在步骤2中，将苯甲醇、香叶醇和芳樟醇溶液分别滴入三个锥形瓶中，接着放入烘箱中待溶液蒸发成气体之后取出备用，接着用注射器依次按照相等的浓度梯度抽取气体注入密闭容器中，每隔四分钟加入10ppm浓度的气体，从0ppm加到60ppm浓度即停止加入，待气体稳定之后采集气体信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于多传感器数据融合的茶叶香气检测方法,其特征在于，在步骤3中，对传感器采集到的数据进行数据预处理，删除未达稳态的数据，并使用卡尔曼滤波算法对数据进行平滑处理。
4.根据权利要求3所述的一种基于多传感器数据融合的茶叶香气检测方法,其特征在于，最优估计值的获取过程，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于多传感器数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李科，李超，吴京明，宗海，程有德，
申请(专利权)人：安徽农业大学，
类型：发明
国别省市：
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