电子鼻近年来发展迅速,随着计算机技术、感器技术、以及人类嗅觉机理研究的不断深入,电子鼻在社会发展中,受到了越来越多得关注。我国当前工业快速发展,在医疗检测、环境监控、食品卫生和国防建设等领域都已显现出急待需要高度智能化仪器来解决的众多问题。目前国内对挥发性气体的检测分析多利用现成的商用电子鼻做算法和应用方面的研究,对电子鼻的设计制造研究甚少。由于气相色谱分析所用设备复杂,操作不便,很难实现在线或现场检测分析。单个气敏传感器只能用来对单一成份气体进行传感,不能对含有多种成份的挥发性混合气体进行有效检测,满足不了快速发展的科学技术需要。国外电子鼻设备价格昂贵。因此,对电子鼻系统的研究具有广泛的应用前景。本课题的研究的目标是研究嵌入式电子鼻的关键技术并实现了一种嵌入式电子鼻系统。该嵌入式电子鼻系统以ARM9为控制芯片,搭载Linux的电子鼻系统,结合各种外围硬件功能模块,相应的控制程序,构成了完整的电子鼻系统。嵌入式电子鼻系统操作方便,能实时的对各种物体的气体进行精确、快速的检测,并且携带方便。ARM9选用三星公司的S3C2440,Linux操作系统为2.6.30.4版本。系统硬件由ARM9核心控制模块,自动进气装置、密闭气室、传感器阵列、数据采集模块、USB数据存储模块等构成。通过对多种气体敏传感器进行测试挑选,选择了6个具有不同气体敏感特性的传感器,组成电子鼻的核心部件：气敏传感器阵列。系统软件由下位机软件和上位机软件构成。下位机搭载了版本为2.6.30.4的Linux操作系统,在Linux上,编写了相应模块的驱动程序和应用程序以及触摸屏控制界面。上位机软件由实时采样控制软件和电子鼻数据分析识别软件构成。实时采样控制软件能够实现对气体进行自动进气、数据采样、实时监控、数据保存等功能。电子鼻数据分析识别软件由Matlab编写,软件集成了多种特征值提取算法,多种分类识别算法,通过对样本通过对样本选择不同的特征值,采用分类模式识别算法,达到智能识别不同气味的目的。最后,用电子鼻系统对三种不同的中药材薄荷、柴胡和益母草进行采样。把每种类药材8个训练样本,导入气味识别软件中。通过选取7种合理的特征值,采用PCA+LDA的分类算法,最后利用马氏距离鉴别,对每种中药材的4个待测样本,3类总计12个待测样本进行识别,正确率达到100%。