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We have been implemented simple statistical pattern recognition methods for harmful gases classification using gas
sensors array fabricated by MEMS (Micro Electro Mechanical System) technology. The performance of pattern recognition
method as a gas classifier is highly dependent on the choice of pre-processing techniques for sensor and sensors array
signals and optimal classification algorithms among the various classification techniques. We carried out pre-processing
for each sensor’s signal as well as sensors array signals to extract features for each gas. We adapted simple statistical
pattern recognition algorithms, which were PCA (Principal Component Analysis) for visualization of patterns clustering
and MLR (Multi-Linear Regression) for real-time system implementation, to classify harmful gases. Experimental results
of adapted pattern recognition methods with pre-processing techniques have been shown good clustering performance and
expected easy implementation for real-time sensing system.
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/ / / www.figarosensor.com
/ / / www.fisinc.co.jp
H.G. Byun / 1997 / Application of unsupervised clustering methods to be assessment of malodour in agriculture using an array of conducting polymer odor sensor / Computer and
J. Gardner / 1999 / Electronic noses principals and application / Oxford University Press
T.C. Pearce / 2003 / Handbook of machine olfaction / Wiley
/ / / www.fisinc.co.jp
H.G. Byun / 1997 / Application of unsupervised clustering methods to be assessment of malodour in agriculture using an array of conducting polymer odor sensor / Computer and
J. Gardner / 1999 / Electronic noses principals and application / Oxford University Press
T.C. Pearce / 2003 / Handbook of machine olfaction / Wiley
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