金属氧化物半导体气体传感器因其具有结构简单、响应速度快、使用寿命长、价格低廉以及对可燃性气体和有机挥发性气体具有较高的灵敏度等优点而成为电子鼻的首选气体传感器。但是由于该种气体传感器响应机理复杂,难以得到先验的响应函数和精确的数学模型,研究人员在选用信号处理和模式识别算法时仍然借助于经验,这些问题都影响了电子鼻的使用和发展。所以,如何高效率识别气体在电子鼻领域仍然是一个需要探索和研究的问题。本文将最优方向法(Method of Optimal Directions,MOD)和K-奇异值分解(K-singular Value Decomposition,K-SVD)两种字典学习算法分别与稀疏表示分类(Sparse Representation Classification,SRC)算法相结合,提出了两种更先进的字典学习稀疏表示分类算法,并将他们定义为MOD-SRC和KSVD-SRC算法。训练样本集根据类别被分成若干个子集,每次迭代时,仅仅选择其中的一个子集参与计算,这样由于需要求解的系数变少,计算所需要的时间也会大大减少。稀疏系数的求解不再使用非常耗时的l1范数而是改用了字典学习的方法,解决了 SRC因为求解最小化l1范数而带来的高计算复杂度问题。并且引入的分析字典将SRC算法中的训练阶段和测试阶段分开进行,缩短了测试时间。将这三种算法同时识别8种不同浓度的气体,发现当气体样本的维数从10到180变化时,SRC的平均测试时间为2.24 s,KSVD-SRC和MOD-SRC算法的平均测试时间分别为5.3 ms和4 ms,测试速度提高了大约400倍,而三种算法的识别率都达到了 98%以上。所以本文提出的这两种算法不仅保持了原有SRC算法高的识别准确率,还具有了更短的测试时间。本文首次提出了一种新的联合字典学习(Joint Dictionary Learning,JDL)算法模型来抑制气体传感器的漂移和噪声。利用最小二乘法(Least Square,LS)和交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)对 JDL 模型中的分析;字典和综合字典进行了推导求解。该算法是一种迭代算法,通过稀疏系数、分析字典和综合字典之间的不断迭代更新得到预测模型。然后再通过JDL预测模型的自我在线学习来抑制传感器的漂移,并通过遗忘因子来平衡旧模型和新样本之间的关系。该算法使用了一个三年的样本集进行验证,设定遗忘因子为0.5,首先利用前三个月的训练样本建立JDL预测模型。在测试期间,当发现预测模型开始失效时,就通过学习新月份的样本修正预测模型。经过不断的在线学习,平均识别率从开始的59.63%逐渐提升到了 87.43%,有效的抑制了传感器的漂移和噪声。本文对矩形波、三角波、锯齿波和正弦波4种周期温度调制模式下的一氧化碳、甲烷和乙醇进行了识别研究。利用短时傅里叶变换提取低于基波频率f0的11个特征向量,选择不同的窗函数进行气体识别,发现当选择不同的窗函数、不同的频率特征向量时,识别率明显不同。比如对于锯齿波,当选择Taylor窗,特征向量的频率范围在3.88到4.85 mHz之间变化时,识别准确率100%;而三角波的识别准确率相比较于其他三种调制波形要低的多,最高识别准确率只有96.88%。最后采用遗传算法对不同窗函数下的11个特征向量的组合进行了优化处理,选取了最优的特征子集进行气体识别,发现气体识别率得到了明显的提升,甚至有些特征子集达到了 100%的识别效果。本文通过将金属氧化物气体传感器和脉冲波形产生电路相结合,设计了一种新型的自适应温度调制电路,为电子鼻系统提供加热电压。脉冲波形产生电路的主要部分为一个555定时器构成的多谐振荡器,将金属氧化物半导体气体传感器的敏感电阻加入到电容C的充放电回路中,使产生的脉冲波形受到了敏感电阻的影响,从而实现输出脉冲波形的频率会随着敏感电阻的变换而变化的目的。数据处理部分采用了 Gabor变换来提取传感器信号的特征向量,与傅里叶变换和小波变换相比较,该算法具有明显的优势,并取得了接近99%的识别准确率。