基于小波特征提取的气体传感器温度调制模式研究

孙晶; 赵寒涛

doi:10.13873/j.1000-9787(2019)12-0040-03

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基于小波特征提取的气体传感器温度调制模式研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于小波特征提取的气体传感器温度调制模式研究
- Research on temperature modulation mode of gas sensor based on wavelet feature extraction
- 传感器与微系统 2019年第12期页码：40-42+46
- 作者机构：
  
  1. 黑龙江省科学院智能制造研究所
  2. 黑龙江省科学院高技术研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-9787(2019)12-0040-03
  中图分类号： TP212
- 纸质出版：2019
- 稿件说明：
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孙晶, 赵寒涛. 基于小波特征提取的气体传感器温度调制模式研究[J]. 传感器与微系统, 2019,(12):40-42+46.

SUN Jing, ZHAO Hantao. Research on temperature modulation mode of gas sensor based on wavelet feature extraction[J]. 2019, (12): 40-42+46.
孙晶, 赵寒涛. 基于小波特征提取的气体传感器温度调制模式研究[J]. 传感器与微系统, 2019,(12):40-42+46. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2019)12-0040-03.

SUN Jing, ZHAO Hantao. Research on temperature modulation mode of gas sensor based on wavelet feature extraction[J]. 2019, (12): 40-42+46. DOI： 10.13873/j.1000-9787(2019)12-0040-03.

摘要

为了有效提取传感器对被测气体的响应特征

通过对单个微热板式气体传感器在不同温度调制模式下

对3种可燃性气体的动态响应信号结合主成分分析(PCA)和概率神经网络(PNN)进行分析和测试

利用小波变换对温度调制下传感器的动态响应信号进行小波特征提取。结果表明:提取的小波特征系数能较好地反映被测气体的信息。

Abstract

In order to effectively extract the response characteristics of the sensor to the measured gas

the wavelet transform is used to extract the wavelet response of the dynamic response signal of the sensor under different temperature modulation modes. The dynamic response signals of three flammable gases in different temperature modulation modes are combined with principal component analysis（PCA） and probabilistic neural network（PNN）for analysis and testing of a single micro-hot plate gas sensor. The results show that the extracted wavelet characteristic coefficient can better reflect the information of the measured gas.

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