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.电子鼻数据的数据处理方法报告：电子鼻是模仿生物鼻工作原理的一种电子系统，其工作过程可以简单的归纳为：气敏传感器阵列对待测气体进行信号采集，经信号预处理单元整理采集的数据，然后送入模式识别单元进行训练学习，学习完成后即可实现对待测气体成分的定性或定量的识别。典型的电子鼻系统结构如下图所示：信号预处理模块主要是对传感器采集的数据进行一些预处理，减少各种各样的干扰措施，并对处理之后的信号进行特征采集，采集的特征应用于模式识别模块。模式识别模块是整个系统的核心。用于电子鼻系统的常见的模式识别方法有统计模式识别方法和人工神经网络方法。前者主要有Bayes、线性判别函数、非线性判别函数、SVM、K-近邻法等；后者主要有感知器算法、BP网络、径向基函数RBF神经网络等。下面就信号的预处理和数据的特征提取进行相关的总结。数据的预处理对同一种样品，传感器对其需要测量多次。在测量中，很难保证每次测量的条件是一致的。因此，为了采集正确的特征，并消除影响，需要对数据进行相应的预处理，常见的预处理方法主要有：1、标准化处理方法标准化方法的思想是将样本数据的样本方
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