| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-22页 |
| 1.1 电子鼻技术概述 | 第8-9页 |
| 1.2 电子鼻技术在生物医学领域的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 电子鼻中的气体传感技术研究现状 | 第11-17页 |
| 1.3.1 气体传感器 | 第12-15页 |
| 1.3.2 气体传感器阵列 | 第15-17页 |
| 1.4 传感器阵列优化的重要意义及其研究现状 | 第17-18页 |
| 1.5 论文的研究意义及结构安排 | 第18-22页 |
| 1.5.1 论文的研究意义 | 第18-19页 |
| 1.5.2 论文的结构安排 | 第19-22页 |
| 2 面向伤口感染检测的电子鼻系统硬件平台 | 第22-40页 |
| 2.1 面向伤口感染检测的电子鼻系统硬件平台简介 | 第22-24页 |
| 2.2 常见的伤口感染细菌类型及其典型挥发性代谢产物 | 第24-30页 |
| 2.2.1 常见的伤口感染细菌类型 | 第24-27页 |
| 2.2.2 常见伤口感染细菌的典型挥发性代谢产物 | 第27-30页 |
| 2.3 伤口感染检测电子鼻气体传感器阵列的设计与实现 | 第30-38页 |
| 2.3.1 气体传感器阵列的结构选择 | 第30-31页 |
| 2.3.2 传感器的选型 | 第31-34页 |
| 2.3.3 传感器气室的设计与实现 | 第34-37页 |
| 2.3.4 气体传感器阵列的组装 | 第37-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 3 伤口感染检测电子鼻系统的数据获取与模式识别 | 第40-54页 |
| 3.1 细菌培养液数据采集实验设计与开展 | 第40-42页 |
| 3.2 传感器阵列信号的预处理 | 第42-46页 |
| 3.2.1 典型传感器阵列响应信号分析 | 第42-43页 |
| 3.2.2 传感器响应曲线的滤波 | 第43-45页 |
| 3.2.3 传感器信号的特征提取 | 第45-46页 |
| 3.2.4 数据标准化 | 第46页 |
| 3.3 支持向量机用于细菌培养液样本数据的分类识别 | 第46-52页 |
| 3.3.1 支持向量机原理简介 | 第47-51页 |
| 3.3.2 用于分类识别的数据集划分 | 第51页 |
| 3.3.3 分类识别结果及其分析 | 第51-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 4 传感器阵列优化算法原理及其应用 | 第54-68页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 传感器阵列优化算法的选用 | 第54-55页 |
| 4.3 基于威尔克斯统计量的传感器阵列优化算法原理及其应用 | 第55-59页 |
| 4.4 基于马氏距离的传感器阵列优化算法原理及其应用 | 第59-62页 |
| 4.5 基于主成分分析的传感器阵列优化算法原理及其应用 | 第62-64页 |
| 4.6 基于线性判别分析的传感器阵列优化算法原理及其应用 | 第64-66页 |
| 4.7 基于遗传算法的传感器阵列优化算法原理及其应用 | 第66-67页 |
| 4.8 本章小结 | 第67-68页 |
| 5 传感器阵列优化结果与分析 | 第68-74页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 传感器阵列优化结果及其分析 | 第68-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-74页 |
| 6 结论与展望 | 第74-78页 |
| 6.1 论文主要研究内容及成果 | 第74-76页 |
| 6.2 本文存在的不足及其展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-88页 |
| 附录 | 第88页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第88页 |
| B. 作者在攻读学位期间申请的相关专利 | 第88页 |
| C. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第88页 |
