AMとFMを組み合わせた温度変調技術による単一の半導体ガスセンサのにおい識別における機械学習モデルの検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 9P2-SS2-3

グループ名: 【E】第38回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2021/11/02

著者名: 大倉 裕貴（富山県立大学）, 佐伯 真彬（富山県立大学）, 吉河 武文（富山県立大学）, 岩田 達哉（富山県立大学）

キーワード: においセンサ|温度変調|半導体ガスセンサ|機械学習|識別モデル

要約(日本語): 本研究では,単一センサ素子による8種類のガスの種類識別を行うために,AMとFMを融合させた新規温度変調技術を用いて,機械学習による識別モデルの構築を行う.センサから得られた時系列データからFFTにより周波数成分を取り出してモデル識別を作成する.その際に,使用する時系列データの時間間隔と周波数帯域を変更した場合の識別率の変化について述べる.

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