Electronic noses synthetic database

Four work scenarios are generated artificially with the chemosensors package to address the deviations present in artificial odor systems. This research leads to a total of ten databases generated from the four scenarios, in which, noise and drift concentration present are parameterized in the generated data. Prior knowledge of these values allows analysis of results using raw data instead of the traditional method for artificial odor systems, which employs feature selection.

本研究借助化学传感器工具包（chemosensors package）人工构建了4种工作场景，以解决人工嗅觉系统中存在的偏差问题。本研究基于这4种场景共生成10个数据库，所生成的数据已对其中存在的噪声与漂移浓度完成参数化设置。依托这些参数的先验知识，可直接采用原始数据开展结果分析，无需沿用人工嗅觉系统传统的特征选择方法。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个人工生成的电子鼻合成数据库，发布于2020年，包含基于四个工作场景生成的十个数据库，参数化了噪声和漂移浓度。它旨在比较传统特征选择方法与原始信号数据在人工气味系统中的性能，用于机器学习、传感器应用和漂移分析研究，特别关注分类器在漂移影响下的早期信号检测。