气味识别终端、气味散发终端及信息通信系统技术方案

本发明专利技术提供一种气味识别终端，包括：气味收集模块，包括气敏传感器阵列，用于收集样本气味，将所述样本气体的化学信息转换为所述样本气体的阵列信号；特征提取模块，对所述阵列信号进行特征提取，获取特征信息；模式识别模块，接收所述特征信息，并对所述特征信息进行模式识别，获得识别结果，所述识别结果为所述特征信息对应的所述样本气味信息。本发明专利技术还提供一种气味散发终端及信息通信系统，以解决现有终端无法满足用户体验嗅觉功能的问题，并且丰富及完善终端的体验功能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线通信系统
，尤其涉及气味识别终端、气味散发终端及信息通信系统。
技术介绍
人们在日常生活和工作过程中，移动电话、电视、电脑等终端已逐渐成为人们必备的生活用品。目前，上述终端，如移动电话所具备的功能越来越多，例如移动电话具有收音机功能、MP3或者MP4功能、照相机功能，以及游戏机功能等等。但是，现有终端所具备的功能多是基于视觉和听觉上的功能。设计厂家或者生产厂家往往希望能够设计或者生产出更新颖、更具个性化、且更吸引消费者关注的新型终端产品。而现有终端所具备的功能基本上都无法逃脱视觉和听觉两方面，并不能满足终端设 计厂家以及生产厂家对新产品开发的更高要求。终端所具备的功能有待于向多样化的方向发展。
技术实现思路
本专利技术解决的问题是提供一种气味识别终端、气味散发终端及信息通信系统，以解决现有终端无法满足用户体验嗅觉功能的问题，并且丰富及完善终端的体验功能。为解决上述问题，本专利技术提供一种气味识别终端，包括 气味收集模块，用于收集样本气味，所述气味收集模块包括气敏传感器阵列，所述气敏传感器阵列由若干数目的气敏传感器构成，所述样本气体与所述气敏传感器阵列反应，将所述样本气体的化学信息转换为所述样本气体的阵列信号； 特征提取模块，对所述阵列信号进行特征提取，获取特征信息； 模式识别模块，接收所述特征信息，并对所述特征信息进行模式识别，获得识别结果，所述识别结果为所述特征信息对应的所述样本气味信息。可选的，还包括信号预处理模块，与所述气体收集模块连接，接收所述阵列信号，对将所述阵列信号进行降噪调整、基线校准或归一化预处理。可选的，所述气敏传感器包括金属氧化物半导体传感器、石英晶体微天平传感器、导电聚合物传感器、声表面波传感器之一或组合。可选的，所述模式识别模块包括本地模式识别模块和网络模式识别模块；所述特征提取模块分别和所述本地模式识别模块和所述网络模式识别模块连接，所述本地模式识别模块的优先级高于所述网络模式识别模块的优先级首先所述本地模式识别模块接收并识别所述特征信息；当所述本地模式识别模块无法识别所述特征信息时，则将所述特征信息传输至网络模式识别模块。可选的，所述模式识别模块包括本地模式识别模块和网络模式识别模块；所述特征提取模块分别和所述本地模式识别模块和所述网络模式识别模块连接，所述网络模式识别模块的优先级高于所述本地模式识别模块的优先级首先所述网络模式识别模块接收并识别所述特征信息；当所述网络模式识别模块无法识别所述特征信息，或者所述特征提取模块无法连接至网络模式识别模块时，则将所述特征信息传输至本地模式识别模块。可选的，所述模式识别模块采用的模式识别方法包括参数化的多元统计方法或非参数化的人工神经网络方法；所述多元统计方法为基于阵列信号的概率密度分布，获得特征信息输入和识别结果输出之间的对应关系；所述人工神经网络方法包括通过人工神经元相互连接构成并行分布式处理器，通过外部环境及信息对所述人工神经元进行训练，以连接强度的形式存储于互连的人工神经元之间。可选的，还包括数据库，所述数据库用于存储所述模式识别模块获得的识别结果；所述数据库包括本地数据库和网络数据库，所述本地数据库用于存储所述本地模式识别模块获得的识别结果；所述 网络数据库用于存储所述网络模式识别模块获得的识别结果。可选的，所述网络数据库和本地数据库之一或组合与互联网络连接，并通过所述互联网络，获得与所述识别结果对应的相关样本气味信息，所述相关样本气味信息可以为所述样本气味对人体的益处或害处、注意事项、与所述样本气味的相关资讯新闻之一或组合；所述网络数据库中的相关样本气味信息定时进行信息更新。可选的，所述样本气味信息包括所述样本气体对应的名称、化学式、成份、成分浓度之一或组合。本专利技术还提供一种气味散发终端，包括接收模块、分解模块、存储模块及控制模块，具体地包括 接收模块，接收样本气味指令，将所述样本气味指令传送至分解模块； 分解模块，将所述样本气味指令分解为元素指令，所述元素指令包括若干数目的基本元素指令； 存储模块，存储有若干数目的气味基本元素； 控制模块，接收所述元素指令，根据所述元素指令内基本元素指令，对应并调用所述基本元素模块中的气味基本元素，使所述移动终端散发出气味基本元素对应的气味，进而形成样本气味指令中对应的样本气味。可选的，每一个所述气味基本元素具有一种特定气味，且任意两个或两个以上的气味基本兀素间的组合后具有一种特定气味。可选的，还包括与所述存储模块连接的加热单元，用于对所述气味基本元素进行加热，以散发出对应的气味。可选的，还包括至少一个通气孔，以提供气味散发的通道，所述通气孔的口径可通过调节改变大小。可选的，所述气味基本元素为液体、固体、气体之一或组合。可选的，所述样本气味指令通过所述气味散发终端的本地发出，或通过与所述气味散发终端进行信号连接的另一方终端发出。可选的，所述存储模块存储的气味基本元素可以填充或更换。本专利技术提供一种信息通信系统，至少包括上述气味识别终端、指令生成单元、上述气味散发终端、及用于两者信息传输的通信通道，包括 气味识别终端，收集并识别样本气味，获得识别结果，所述识别结果为所述样本气味对应的所述样本气味信息；指令生成单元，将所述样本气味信息对应生成样本气味指令； 通信通道，接收所述样本气味指令，并将所述样本气味指令传输至气味散发终端；气味散发终端，接收所述样本气味指令，并分析所述样本气味指令，散发所述样本气味指令对应的样本气味。可选的，所述通信通道包括电话线路、电报线路、卫星、激光、同轴电缆、微波和光纤之一或组合。可选的，所述指令生成单元位于所述气味识别终端内。 可选的，所述指令生成单元还包括生成功能对象指令，并将所述样本气味指令与所述功能对象指令进行组合后，发送至通信通道。可选的，所述功能对象指令包括网络浏览指令、语音通话指令、短信发送指令之一或组合。可选的，所述气味识别终端和气味散发终端进行通信时，所述气味识别终端在一段时间间隔内分析周围环境的气味，并将所述周围环境的气味作为样本气味，获得样本气味信息；并通过指令生成单元及通信通道，在所述气味散发终端散发出对应的环境气体或与所述环境气体近似的气体。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点 通过气味收集模块，将样本气味的化学信号转换为阵列信号，对所述阵列信号进行特征提取，获得特征信息，并对所述特征信息进行模式识别，获得对应的所述样本气味信息，可是使得终端具有气味识别功能，可使得所述终端用户用于分析识别其提供的样本气味的信息。进一步地，所述模式识别模块中包括本地模式识别模块和网络模式识别模块，可以通过调整两者之间的优先级，当其中之一的模式识别模块无法识别特征信息时，则将所述特征信息传输至另一模式识别模块，今儿获得识别结果。扩大所述模式识别的能力，并可通过网络信息的更新，不断提高模式识别的能力。进一步地，所述网络数据库和本地数据库之一或组合与互联网络连接，获得与所述识别结果对应的相关样本气味信息，所述相关样本气味信息可以为所述样本气味对人体的益处或害处、注意事项、与所述样本气味的相关资讯新闻之一或组合。可以通过所述相关样本气味信息，提高用户对气味识别终端的体验度，丰富样本气味的信息量，如提高对有害气体的认识及警惕本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种气味识别终端，其特征在于，包括 气味收集模块，用于收集样本气味，所述气味收集模块包括气敏传感器阵列，所述气敏传感器阵列由若干数目的气敏传感器构成，所述样本气体与所述气敏传感器阵列反应，将所述样本气体的化学信息转换为所述样本气体的阵列信号； 特征提取模块，对所述阵列信号进行特征提取，获取特征信息； 模式识别模块，接收所述特征信息，并对所述特征信息进行模式识别，获得识别結果，所述识别结果为所述特征信息对应的所述样本气味信息。2.如权利要求I所述气味识别终端，其特征在于，还包括信号预处理模块，与所述气体收集模块连接，接收所述阵列信号，对将所述阵列信号进行降噪调整、基线校准或归ー化预处理。3.如权利要求I所述气味识别终端，其特征在于，所述气敏传感器包括金属氧化物半导体传感器、石英晶体微天平传感器、导电聚合物传感器、声表面波传感器之ー或组合。4.如权利要求I所述气味识别终端，其特征在于，所述模式识别模块包括本地模式识别模块和网络模式识别模块；所述特征提取模块分别和所述本地模式识别模块和所述网络模式识别模块连接，所述本地模式识别模块的优先级高于所述网络模式识别模块的优先级首先所述本地模式识别模块接收并识别所述特征信息；当所述本地模式识别模块无法识别所述特征信息时，则将所述特征信息传输至网络模式识别模块。5.如权利要求I所述气味识别终端，其特征在于，所述模式识别模块包括本地模式识别模块和网络模式识别模块；所述特征提取模块分别和所述本地模式识别模块和所述网络模式识别模块连接，所述网络模式识别模块的优先级高于所述本地模式识别模块的优先级首先所述网络模式识别模块接收并识别所述特征信息；当所述网络模式识别模块无法识别所述特征信息，或者所述特征提取模块无法连接至网络模式识别模块时，则将所述特征信息传输至本地模式识别模块。6.如权利要求I所述气味识别终端，其特征在于，所述模式识别模块采用的模式识别方法包括參数化的多元统计方法或非參数化的人工神经网络方法；所述多元统计方法为基于阵列信号的概率密度分布，获得特征信息输入和识别结果输出之间的对应关系；所述人工神经网络方法包括通过人工神经元相互连接构成并行分布式处理器，通过外部环境及信息对所述人工神经元进行训练，以连接強度的形式存储于互连的人工神经元之间。7.如权利要求I所述气味识别终端，其特征在于，还包括数据库，所述数据库用于存储所述模式识别模块获得的识别结果；所述数据库包括本地数据库和网络数据库，所述本地数据库用于存储所述本地模式识别模块获得的识别結果；所述网络数据库用于存储所述网络模式识别模块获得的识别结果。8.如权利要求7所述气味识别终端，其特征在于，所述网络数据库和本地数据库之一或组合与互联网络连接，并通过所述互联网络，获得与所述识别结果对应的相关样本气味信息，所述相关样本气味信息可以为所述样本气味对人体的益处或害处、注意事项、与所述样本气味的相关资讯新闻之ー或组合；所述网络数据库中的相关样本气味信息定时进行信息更新。9.如权利要求I所述气味识别终端，其特征在于，所述样本气味信息包括所述样本气体对应的...

【专利技术属性】
技术研发人员：周凌，
申请(专利权)人：上海鼎为软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：