Abstract-This paper föreslår ett gasidentifieringssystem baserat på kommittémaskinens (CM) klassificering, som kombinerar olika gasidentifieringsalgoritmer, för att få ett enhetligt beslut med förbättrad noggrannhet. CM kombinerar fem olika klassificeringar: K närmaste grannar (KNN), flerskikts perceptron (MLP), radial basfunktion (RBF), Gaussian blandningsmodell (GMM) och probabilistisk huvudkomponentanalys (PPCA). Experiment på verkliga sensorers data visade effektiviteten i vårt system med en förbättrad noggrannhet över individuella klassificeringar. På grund av CM:s beräkningsintensiva karaktär kräver dess genomförande betydande hårdvaruresurser. För att övervinna detta problem, föreslår vi en ny time multiplexing hårdvara implementation med hjälp av en dynamisk omkonfigurerbar fält programmerbar grind array (FPGA) plattform. Bearbetningen är uppdelad i tre steg: provtagning och förbearbetning, mönsterigenkänning och beslutsskede. Dynamiskt omkonfigurerbar FPGA-teknik används för att implementera systemet på ett sekventiellt sätt, vilket innebär att FPGA-chipets begränsade hårdvaruresurser används. Systemet testas framgångsrikt för brandfarlig gasidentifieringsapplicering med våra interna tinoxidgassensorer. Index Terms-Kommitté maskin (CM), dynamiskt omkonfigurerbara fält programmerbar grind array (FPGA), gas identifiering, mönsterigenkänning.
I REF presenteras ett system för identifiering av kommittémaskingas och dess implementering på fältprogrammerbara grindar (FPGA).
A Committee Machine Gas Identification System Based on Dynamically Reconfigurable FPGA
{'venue': 'IEEE Sensors Journal', 'journal': 'IEEE Sensors Journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}