Resumen

Se diseñó una técnica de modulación de la temperatura-SDP (punto de detección especificado) en sensores de gas MOS y se probó su rendimiento de detección de una mezcla tan compleja, el compuesto gaseoso del suelo. Se construyó una e-nose de fabricación propia para capturar y analizar el perfil gaseoso del espacio de cabeza de muestreo de dos suelos (franco arenoso y arena) con la adición de nutrientes en diferentes dosis (sin, normal y alta adición). Se compone de (a) 6 sensores de gas MOS que fueron accionados de forma inalámbrica en una cierta modulación a través de (b) una interfaz basada en PSoC CY8C28445-24PVXI y (c) el análisis de componentes principales (PCA) y la red neuronal (NN) como herramientas de reconocimiento de patrones. Los compuestos gaseosos se acumulan en un espacio de cabeza estático con termostatización y agitación en condiciones controladas para optimizar el equilibrio y la concentración de gases. Los patrones se entrenan mediante un algoritmo de retropropagación que emplea una función log-sigmoide y actualiza los pesos mediante un programa de búsqueda y posterior convergencia. Los resultados del PCA indican que el conjunto de sensores utilizado es capaz de diferenciar claramente el tipo de suelo y puede proporcionar una discriminación como respuesta a la presencia/nivel de la adición de nutrientes en el suelo. Además, el PCA mejora el rendimiento de clasificación de la NN para discriminar entre las adiciones de nutrientes predescritas.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:sensores de gas mos, análisis de componentes principales, herramientas de reconocimiento de patrones, adiciones de nutrientes descritas previamente, mezcla tan compleja, pca, suelo, resultados del pca, psoc cy8c28445, algoritmo de retropropagación
• Keywords:mos gas sensors, principal component analysis, pattern recognition tools, predescribed nutrient additions, such complex mixture, pca, soil, pca results, psoc cy8c28445, backpropagation algorithm