Multivariate analysis of signals from array of semiconductor gas sensors

• Autorzy: Szpakowski A. , Tyszkiewicz C. , Pustelny T.

Warianty tytułu

PL

Wielowymiarowa analiza sygnałów pochodzących z matrycy półprzewodnikowych czujników gazów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

High sensitivity, accuracy and stability as well as short response time characterize semiconductor, chemoresistive gas sensors. Such sensors are easy implementable in electronic circuits. The major constraint of this type of sensors is their poor selectivity. One method which allows to overcome this difficulty is utilization of pattern recognition methods applied to the response from the group of non-selective sensors. This work presents the response of the array of eight different FIGARO sensors to different gases as well as application of PCA as a feature extraction method for pattern recognition analysis.

PL

Półprzewodnikowe, chemorezystancyjne sensory gazowe charakteryzują się wysoką czułością, dokładnością, stabilnością, krótkim czasem odpowiedzi oraz łatwą implementacją w układach elektronicznych. Głównym ograniczeniem czujników tego typu jest ich słaba selektywność. Jednym ze sposobów na poprawę selektywności jest łączenie nieselektywnych czujników w grupy i analiza odpowiedzi utworzonej matrycy sensorów metodami rozpoznawania wzorców. W pracy przedstawiono odpowiedzi ośmiu różnych sensorów półprzewodnikowych FIGARO na zatrucie wybranymi gazami oraz wyniki zastosowania algorytmu PCA jako metody ekstrakcji cech dla metod rozpoznawania wzorców.

Słowa kluczowe

EN

semiconductor gas sensors; FIGARO sensors; multivariate analysis; pattern recognition

PL

półprzewodnikowe czujniki gazu; czujniki FIGARO; analiza wielowymiarowa; metody rozpoznawania wzorców

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2008
• Tom: Vol. 49, nr 6
• Strony: 135--136
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., il., tab., wykr.

Twórcy

autor

Szpakowski A.

autor

Tyszkiewicz C.

autor

Pustelny T.

• Politechnika Śląska, Instytut Fizyki, Gliwice

Bibliografia

• [1] Göpel W., Schierbaum K.D.: SnO2 sensors: current status and future prospects. Sensors and Actuators B; 26-27, 1995, pp. 1-12.
• [2] Barsan N., Schweizer-Berberich M., Göpel W.: Fundamental and practical aspects in the design of nanoscaled SnO2 gas sensors: a status report. Fresenius J. Anal. Chem.; 365,1999, pp. 287-304.
• [3] Korotcenkov G.: Metal oxides for solid-state gas sensors: What determines our choice? Materials Science and Engineering B; 139,2007, pp. 1-23.
• [4] Korotcenkov G.: Gas response control through structural and chemical modification of metal oxide films: state of the art and approaches; Sensors and Actuators B. 107, 2005, pp. 209-232.
• [5] Di Natale C., Davide F., D'Amico A.: Pattern recognition in gas sensing: well-stated techniques and advances. Sensors and Actuators B; 23, 1995, pp. 111-118.
• [6] Gutierrez-Osuna R., Troy Nagle H.: A method for evaluating data-preprocessing techniques for odor classification with an array of gas sensors. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics-Part B: Cybernetics; 29, 5, 1999, pp. 626-632.
• [7] Gutierrez-Osuna R.: Pattern analysis for machine olfaction: a review. IEEE Sensors Journal; 2, 3, 2002, pp. 189--202.
• [8] Yin Y., Tian X.: Classification of Chinese drinks by a gas sensors array and combination of the PCA with Wilks distribution. Sensors and Actuators B; 124, 2, 2007, pp. 393-397.
• [9] Martinelli E. et al.: Feature extraction of chemical sensors in phase space. Sensors and Actuators B; 95, 1-3, 2003, pp. 132-139.
• [10] Cantu-Paz E., Newsam S., Kamath C.: Feature selection in scientific applications. Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. Seattle, WA, USA, 2004, pp. 788-793.