气味分子的感知 - 传感器阵列工作机制
气体传感器的吸附与信号产生：当气味分子接触到机器嗅觉系统中的传感器阵列时，会被传感器表面吸附。不同类型的气体传感器基于各自的特性对气味分子产生响应，例如金属氧化物型半导体传感器，当目标气味分子吸附在其表面时，会改变传感器的电导率，从而产生电信号；导电聚合物传感器则通过与气味分子相互作用导致自身电导率变化来生成信号；质量传感器依靠检测吸附气味分子后自身质量的改变产生信号；光纤气体传感器通过光信号的变化感知气味分子。这些传感器各自对特定气体具有相对较高的敏感性，多个不同敏感对象的传感器构成的阵列，能够测得被测样品挥发性成分的整体信息，如同人类鼻子闻到的是样品的总体气味。
阵列协同工作：由多个传感器组成的阵列对某一种气味的响应是一个多维状态空间的矢量。例如，由 n 个传感器组成的阵列对气味 j 的响应可表示为矢量 Vj={V1J, V2J, ……，Vnj} ，每个传感器 i 对气味 j 的响应为一时变信号 Vij 。这种阵列式的设计能够综合多个传感器的信息，弥补单个传感器信息的局限性，就像人类嗅觉系统中众多嗅觉受体细胞协同工作，共同感知复杂气味。
信号的处理与传输
信号预处理：根据实际使用的传感器类型、后续要采用的模式识别方法以及识别任务，选择合适的信号预处理方法。预处理过程包括对传感器产生的原始信号进行滤波，去除噪声干扰，确保信号的准确性；还可能进行归一化处理，使不同传感器产生的信号在同一标准下具有可比性，提升后续分析的可靠性。例如在一些应用中，使用卡尔曼滤波去除信号中的噪声，让信号更加稳定清晰，便于后续分析。
信号传输：经过预处理后的信号，通过有线或无线的方式传输至计算机模式识别系统。在传输过程中，需要确保信号的完整性和准确性，避免信号丢失或受到干扰。例如在工业环境监测中，传感器产生的信号可能通过有线网络传输至控制中心的计算机，而在一些可穿戴设备或移动应用场景中，可能采用蓝牙等无线技术进行信号传输。
模式识别与判断
模式识别技术基础：模式识别是一门伴随着计算机研究和应用发展起来的新兴学科，在计算机理论、信号与信息处理、自动控制理论等多领域广泛应用。在机器嗅觉中，它用于对预处理后的信号进一步处理，以获取气体组成成分和浓度等信息。模式识别技术基于大量已知气味样本的数据，建立起相应的模型。
- 识别过程：当新的气味信号传输至计算机模式识别系统后，系统将其与已建立的模型进行比对分析。例如使用机器学习算法（如支持向量机 SVM、随机森林）或深度学习算法（如长短期记忆网络 LSTM、卷积神经网络 CNN）对信号特征进行分类。以 SVM 为例，它通过寻找一个最优的分类超平面，将不同气味的信号特征进行准确分类。同时，系统还可能借助数据库中积累的气味信息，如同拥有一个 “气味图书馆”，将新气味信号与数据库中的数据对比，找出最相似的气味类型和相关信息，从而做出对该气味的判断。