SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Krantz Rülcher Christina)
 

Sökning: WFRF:(Krantz Rülcher Christina) > Compression of elec...

Compression of electronic tongue data based on voltammetry - A comparative study

Holmin, Susanne (författare)
Linköpings universitet,Tekniska högskolan,Tillämpad Fysik
Spångéus, Per (författare)
Linköpings universitet,Tekniska högskolan,Institutionen för fysik, kemi och biologi
Krantz-Rülcher, Christina (författare)
Linköpings universitet,Tekniska högskolan,Tillämpad Fysik
visa fler...
Winquist, Fredrik (författare)
Linköpings universitet,Tekniska högskolan,Tillämpad Fysik
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2001
2001
Engelska.
Ingår i: Sensors and actuators. B, Chemical. - 0925-4005 .- 1873-3077. ; 76:1-3, s. 455-464
  • Konferensbidrag (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In this paper, three data compression methods are investigated to determine their ability to reduce large data sets obtained by a voltammetric electronic tongue without loss of information, since compressed data sets will save data storage and computational time. The electronic tongue is based on a combination of non-specific sensors and pattern recognition tools, such as principal component analysis (PCA). A series of potential pulses of decreasing amplitude are applied to one working electrode at a time and resulting current transients are collected at each potential step. Voltammograms containing up to 8000 variables are subsequently obtained. The methods investigated are wavelet transformation (WT) and hierarchical principal component analysis (HPCA). Also, a new chemical/physical model based on voltammetric theory is developed in order to extract interesting features of the current transients, revealing different information about species in solutions. Two model experiments are performed, one containing solutions of different electroactive compounds and the other containing complex samples, such as juices from fruits and tomatoes. It is shown that WT and HPCA compress the data sets without loss of information, and the chemical/physical model improves the separations slightly. HPCA is able to compress the two data sets to the largest extent, from 8000 to 16 variables. When data sets are scaled to unit variance, the separation ability improves even further for HPCA and the chemical/physical model. © 2001 Elsevier Science B.V.

Nyckelord

Chemical/physical model
Data compression
Electroactive compounds
Electronic tongue
Fruits
Hierarchical principal component analysis
Tomatoes and wavelet transformation
TECHNOLOGY
TEKNIKVETENSKAP

Publikations- och innehållstyp

vet (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy