Resumen

El reconocimiento de gases es un área de investigación emergente con numerosas aplicaciones civiles, militares e industriales. El éxito de cualquier sistema de reconocimiento de gases depende de su complejidad computacional y de su robustez. En este trabajo, proponemos un nuevo método de reconocimiento de baja complejidad que se ha probado y validado con éxito para un chip de matriz de sensores de gas de óxido de estaño. El sistema de reconocimiento se basa en una medida de similitud vectorial angular entre el gas de consulta y los representantes de las diferentes clases de gases. Estos últimos se obtienen mediante un algoritmo de agrupación basado en la misma medida dentro del conjunto de datos de entrenamiento. Los resultados experimentales en nuestro conjunto de sensores de gas muestran más de un 98% de reconocimiento correcto. La robustez del método propuesto se comprueba mediante el reconocimiento de medidas de gas con deriva simulada. En el peor de los casos se observa una degradación del rendimiento inferior al 1%, lo que representa una mejora significativa en comparación con el estado actual de la técnica.

• Materias:Redes de sensores Nanosensores Sensores electroquímicos Biosensores
• Subjects:Sensor networks Nanosensors Electrochemical sensors Biosensors
• Palabras claves:matriz de sensores de gas doméstico, chip de matriz de sensores de gas de óxido, medida de similitud de ángulo vectorial, método de reconocimiento de complejidad, diferentes clases de gas, sistema de reconocimiento de gas, peor escenario posible, robustez, reconocimiento de gas, complejidad computacional
• Keywords:house gas sensors array, oxide gas sensor array chip, vector angle similarity measure, complexity recognition method, different gas classes, gas recognition system, worst case scenario, robustness, gas recognition, computational complexity