Sammanfattning av denna webbsida: Detta papper utvecklar ett primitivt system för gasigenkänning för att skilja mellan industriella gasarter. Det system som undersöks består av en uppsättning av åtta mikro-hotplate-baserade SnO 2 tunnfilmsgassensorer med olika selektivitetsmönster. Utgångssignalerna bearbetas genom ett signalkonditionerings- och analyssystem. Dessa signaler matar en beslutsfattande klassificering, som erhålls via ett fältprogrammerbart Gate Array (FPGA) med mycket högpeed integrated Circuit Hardware Description Language. Klassifieraren bygger på ett flerlagers neuralt nätverk baserat på en bakåtutbredningsalgoritm med ett dolt lager av fyra neuroner och åtta neuroner vid inmatningen och fem neuroner vid utmatningen. Det neurala nätverket som utformats efter implementering består av tjugotusen portar. De uppnådda experimentella resultaten verkar visa på effektiviteten hos den föreslagna klassificeringen, som kan skilja mellan fem industrigaser.
Vidare presenteras ett system för identifiering av gas med hjälp av åtta gassensorer för tennoxid som implementerats på Field Programmerbar Gate Arrays (FPGA) i REF ).
Gas Sensors Characterization and Multilayer Perceptron (MLP) Hardware Implementation for Gas Identification Using a Field Programmable Gate Array (FPGA)
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}