本书内容主要来自作者近年的研究课题，阐述了机器嗅觉的概念、基本内容和机器嗅觉未来技术的发展。重点探讨类似音频、视频的“嗅频”理论与技术，探讨基于“嗅频”概念的气味信息通用性表征模式和网络化传输及终端复现方法，介绍基于“基气味”概念的气味终端复现技术与雏形装置。本书内容不仅具有重要的理论价值，而且在科学研究、军事国防、日常生活等领域具有广阔的应用前景。
本书适合仿生嗅觉、人工智能、生物医学工程、生物化学传感器、信息科学等学科的科研工作者阅读，也可供对仿生信息学和智能仪器系统等交叉学科感兴趣的大专院校师生学习参考。
骆德汉，博士，广东工业大学教授、博士生导师，广东省仿生嗅觉工程技术研究中心负责人，长期从事机器嗅觉与智能信息处理技术研究，已完成和正在进行国家及省市级重要科研项目20余项，包括国家自然科学基金项目多项，拥有发明专利多项，出版学术著作4部，开创性地提出了“嗅频”概念及“万里飘香”愿景，在机器嗅觉理论与应用等领域取得了重要成果。
前言
第1章 概述
1.1 机器嗅觉发展历程
1.2 机器嗅觉基本内容
1.2.1 机器嗅觉与仿生嗅觉
1.2.2 气体传感器及其阵列
1.2.3 气味智能识别
1.2.4 气味数字化与传输
1.2.5 气味终端复现
1.3 机器嗅觉未来技术
1.3.1 高集成度阵列化传感器
1.3.2 气味通用表征
1.3.3 终端动态再现
参考文献
第2章 机器嗅觉传感器
2.1 机器嗅觉传感器简介
2.2 气敏传感器
2.2.1 金属氧化物半导体传感器
2.2.2 导电聚合物传感器
2.2.3 石英晶体微天平气敏传感器
2.2.4 声表面波气敏传感器
2.2.5 光纤气敏传感器
2.2.6 场效应管气敏传感器
2.3 生物嗅觉传感器
2.3.1 生物嗅觉传感器简介
2.3.2 基于受体的生物嗅觉传感器
2.3.3 基于细胞的生物嗅觉传感器
2.3.4 基于组织的生物嗅觉传感器
2.4 传感器阵列
2.4.1 传感器阵列概述
2.4.2 传感器阵列选型构造原则
2.4.3 传感器阵列优化
2.4.4 传感器阵列实例
参考文献
第3章 机器嗅觉数据处理
3.1 传感器数据预处理
3.2 阵列数据优化
3.2.1 阵列数据优化的意义
3.2.2 阵列数据优化方法
3.3 模式识别算法
3.3.1 统计模式识别
3.3.2 智能模式识别
3.4 实例分析
3.4.1 统计模式识别实例分析
3.4.2 智能模式识别实例分析
参考文献
第4章 气味表征与传输
4.1 气味特征简介
4.1.1 物理属性
4.1.2 化学属性
4.1.3 生物属性
4.2 气味表征——嗅频
4.2.1 嗅频的定义
4.2.2 嗅频原理及构建
4.3 气味网络传输
4.3.1 信源编码
4.3.2 信道编码
4.3.3 网络传输
参考文献
第5章 气味复现
5.1 气味播放、复现与再现
5.2 气味复现理论与方法
5.2.1 基气味
5.2.2 复现过程
5.3 气味复现系统
5.3.1 系统基本架构
5.3.2 硬件结构
5.3.3 软件组成
参考文献
第6章 机器嗅觉系统的应用及展望
6.1 气味识别应用
6.1.1 气味识别在医疗领域的应用
6.1.2 气味识别在食品领域的应用
6.1.3 气味识别在环境领域的应用
6.2 气味再现应用
6.2.1 气味播放在电子商务中的应用
6.2.2 气味播放在多媒体领域的应用
6.2.3 气味播放在健康保健和医疗领域的应用
6.2.4 气味复现在虚拟体验中的应用
6.3 机器嗅觉系统展望
6.3.1 机器嗅觉在医疗领域的展望
6.3.2 机器嗅觉在环境领域的展望
6.3.3 机器嗅觉在多媒体领域的展望
6.4 总结
参考文献
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