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摘 要:针对目前混合气体识别大多采用传感器稳态响应信号、 基于线性混合假设或大量样本学习， 而
瞬态响应信号特征分析主要应用非正交分解的问题， 提出一种基于响应等效性与瞬态信号正交分解的混合气体识别模型。分析金属氧化物半导体传感器对混合气体的响应特性， 建立基于气体响应成分等效性假设的气体非线性混合模型， 在此基础上， 提出并应用一种新的正交基函数— — —扩展类 Legendre 正交基， 对气体传感器瞬态响应信号进行分解;通过对正交分解系数与气体浓度的回归分析， 验证二者之间的指数型关联关系， 并以正交分解系数为特征参数， 利用气体非线性等效混合模型对混合气体分解与辨识。实验结果表明，尽管这种混合气体识别模型仅用单一气体检测的先验知识， 对混合气体的识别误差仍可达到 15%以内。
关键词:响应等效性;正交分解;扩展类 Legendre 基;瞬态响应信号;混合气体识别