基于KNN算法的机器嗅觉及白酒分类研究(7)
电子鼻主要由气敏传感器阵列、信号预处理和模式识别三部分组成。某种气呈现在一种活性材料的传感器面前，传感器将化学输入转换成电信号，由多个传感器对一种气的响应便构成了传感器阵列对该气的响应谱。显然，气中的各种化学成分均会与敏感材料发生作用，所以这种响应谱为该气的广谱响应谱。为实现对气的定性或定量分析，必须将传感器的信号进行适当的预处理(消除噪声、特征提取、信号放大等)后采用合适的模式识别分析方法对其进行处理。理论上，每种气都会有它的特征响应谱，根据其特征响应谱可区分小同的气。同时还可利用气敏传感器构成阵列对多种气体的交叉敏感性进行测量，通过适当的分析方法，实现混合气体分析。
电子鼻正是利用各个气敏器件对复杂成分气体都有响应却又互不相同这一特点，借助数据处理方法对多种气进行识别，从而对气质量进行分析与评定。
电子鼻识别的主要机理是在阵列中的每个传感器对被测气体都有不同的灵敏度，例如，一号气体可在某个传感器上产生高响应，而对其他传感器则是低响应；同样，二号气体产生高响应的传感器对一号气体则不敏感，归根结底，整个传感器阵列对不同气体的响应图案是不同的，正是这种区别，才使系统能根据传感器的响应图案来识别气体。
电子鼻的工作可简单归纳为：传感器阵列－信号预处理－神经网络和各种算法－计算机识别(气体定性定量分析）。从功能上讲，气体传感器阵列相当于生物嗅觉系统中的大量嗅感受器细胞，神经网络和计算机识别相当于生物的大脑，其余部分则相当于嗅神经信号传递系统。
2.2 开发工具介绍
本小节将对本次课题研究中所使用过的开发工具进行详尽且系统的介绍，其中包括目前软件开发中最常用的语言Java语言和较为容易上手的NetBeans开发工具。
2.2.1 Java语言
java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言，是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的Java程序设计语言和Java平台（即JavaEE, JavaME, JavaSE）的总称。Java自面世后就非常流行，发展迅速，对C++语言形成了有力冲击。Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于个人PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。在全球云计算和移动互联网的产业环境下，Java更具备了显著优势和广阔前景。[9]
Java平台和语言一开始只是SUN公司在20世纪90年代开始研究的一个内部项目。SUN公司内的一名叫做帕特里克•诺顿的软件工程师被自己所开发的C和C语言编译器搞得焦头烂额，因为编译器中的API极其难用。后来，帕特里克决定改用NeXT，同时他也获得了研究公司的一个叫做“Stealth 计划”的项目的机会。“Stealth 计划”后来改名为“Green计划”。再后来JGosling（詹姆斯•高斯林）和麦克•舍林丹也加入了帕特里克的工作小组。工作小组使用的是内嵌型的平台，而可用的资源又极其有限。很多成员相继觉得C语言太复杂以至于很多开发者经常会错误使用。他们发现C语言缺少垃圾回收系统，还有其他许多功能。
在这样的情况下，Java语言就应运而生了。
Java分为三个体系，分别是JavaSE（J2SE）（Java2 Platform Standard Edition，标准版），JavaEE（J2EE）（Java 2 Platform,Enterprise Edition，企业版），和JavaME（J2ME）（Java 2 Platform Micro Edition，微型版）。
Java的优势在于与传统程序不同。Sun 公司在推出 Java 之际就将其作为一种开放性的技术推出。全球数以万计的 Java 开发公司被要求所设计的 Java软件必须相互兼容。“Java 语言靠群体的力量而非公司的力量”，这是Sun公司的当时推出Java的口号之一，并且这一概念获得了广大软件开发商的认同。这与微软公司所倡导的注重精英和封闭式的模式完全不同。这也是Java程序如此受欢迎的原因之一。它的开源性和兼容性使得Java可以良好地转战于各个平台。
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