Письма в Журнал технической физики
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Письма в ЖТФ:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Письма в Журнал технической физики, 2021, том 47, выпуск 6, страницы 15–18
DOI: https://doi.org/10.21883/PJTF.2021.06.50751.18564
(Mi pjtf4824)
 

Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)

Нелинейно-регрессионный алгоритм обработки сигналов полупроводниковых химических сенсоров, обеспечивающий селективное детектирование примесей в искусственном воздухе

В. В. Чистяков, С. А. Казаков, М. А. Гревцев, С. М. Соловьев

Физико-технический институт им. А.Ф. Иоффе Российской академии наук, г. Санкт-Петербург
Аннотация: Разработан новый способ обработки сигнала изменения электропроводности $\Delta\sigma$ при температурной $(T)$ модуляции химического сенсора для селективного определения в воздухе следовых концентраций аммиака, ацетона, н-гексана, пропана, толуола и других примесей. Способ заключается в том, что в диапазоне прецизионно устанавливаемых концентраций $C$ каждой из примесей $Y$ сигнал $\Delta\sigma$ как функция обратной температуры $z=10^3/T$ интерполируется при помощи нелинейной регрессии набором параметризованных функций $F_i(z,A_i,b_i,c_i,\dots)$, $i$ = 1–4, и строятся зависимости для главных (концентрационных) параметров $A_{iY}$(C), определяющие так называемый портрет селективности $Y$. Вписываясь в него, аналогичные величины у детектируемой примеси $X$ подтверждают ее тождественность с $Y$, а общая абсцисса всех точек пересечения линий уровня $A_{iX}$ с кривыми $A_{iY}$(C) определяет численное значение и единицу измерения концентрации $C_{X}$.
Ключевые слова: химический сенсор, температурная модуляция, селективность, нелинейная регрессия, концентрация, углеводороды, аммиак, ацетон.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 18-03-00660
Исследование выполнено в рамках гранта Российского фонда фундаментальных исследований № 18-03-00660.
Поступила в редакцию: 28.09.2020
Исправленный вариант: 19.11.2020
Принята в печать: 01.12.2020
Англоязычная версия:
Technical Physics Letters, 2021, Volume 47, Issue 3, Pages 266–270
DOI: https://doi.org/10.1134/S1063785021030184
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: В. В. Чистяков, С. А. Казаков, М. А. Гревцев, С. М. Соловьев, “Нелинейно-регрессионный алгоритм обработки сигналов полупроводниковых химических сенсоров, обеспечивающий селективное детектирование примесей в искусственном воздухе”, Письма в ЖТФ, 47:6 (2021), 15–18; Tech. Phys. Lett., 47:3 (2021), 266–270
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{ChiKazGre21}
\by В.~В.~Чистяков, С.~А.~Казаков, М.~А.~Гревцев, С.~М.~Соловьев
\paper Нелинейно-регрессионный алгоритм обработки сигналов полупроводниковых химических сенсоров, обеспечивающий селективное детектирование примесей в искусственном воздухе
\jour Письма в ЖТФ
\yr 2021
\vol 47
\issue 6
\pages 15--18
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/pjtf4824}
\crossref{https://doi.org/10.21883/PJTF.2021.06.50751.18564}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=46301744}
\transl
\jour Tech. Phys. Lett.
\yr 2021
\vol 47
\issue 3
\pages 266--270
\crossref{https://doi.org/10.1134/S1063785021030184}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/pjtf4824
  • https://www.mathnet.ru/rus/pjtf/v47/i6/p15
  • Эта публикация цитируется в следующих 3 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Письма в Журнал технической физики Письма в Журнал технической физики
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:42
    PDF полного текста:15
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024