一种基于电子舌技术的绿茶分类方法

提出了一种基于对铜电极的循环伏安信号的主成分分析来进行绿茶分类的方法。绿茶中含有蛋白质，脂类，碳水化合物及氨基酸等。实验结果显示在强碱性溶液中铜电极对这些物质具有丰富的响应。我们采用主成分分析法对五种不同的绿茶在铜电极上的循环伏安信号进行分析，结果显示在第一和第二主成分的得分图上，五种不同绿茶可以清楚地区分开。同时也进一步研究了一种带窗的时间切割法对原始的循环伏安信号的数据压缩。完成机构：浙江大学（玉泉校区）生物医学工程与仪器科学学院,杭州310027

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