To check the created sensor signal

To check the created sensor signal patterns from the point of view of recognition ability of the electronic nose, we have
investigated the distribution of the measurement points of all sensors in the multidimensional space. To inspect it in a graphical way, we have mapped the results of the measurements originally made in the 12-coordinate system (12 sensors) into 3-D space, formed by the three most important principal components in principal component analysis (PCA) [18], [19].
Fig. 6 presents visually the distribution of all 100 measured signals at the succeeding time instants (the dynamic mode) for
pure robusta, pure arabica, the 50% mixture of robusta and arabica, the 90% mixture of robusta and 10% of arabica, and the 10% mixture of robusta and 90% of arabica. The first principal component (PC1) represents 94.2% of the variance of the data.
The next components are responsible for 3.7% (PC2) and 1.3% (PC3) of the total variance of the data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การตรวจสอบรูปสัญญาณเซ็นเซอร์ที่สร้างขึ้นจากมุมมองของความสามารถในการรับรู้ของจมูกอิเล็กทรอนิกส์ เรามีตรวจสอบการกระจายของคะแนนประเมินของเซนเซอร์ทั้งหมดในพื้นที่หลาย การตรวจสอบนี้ในแบบกราฟิก เรามีแมปผลลัพธ์ของการวัดที่ทำในระบบพิกัด 12 (12 เซ็นเซอร์) เป็นพื้นที่ 3 มิติ ก่อตั้งขึ้น โดยหลักสำคัญ 3 ส่วนประกอบในการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) [18], [19]Fig. 6 แสดงเห็นการแจกจ่ายทั้งหมด 100 วัดสัญญาณที่จะประสบความสำเร็จเวลาบะหมี่กึ่งสำเร็จรูป (โหมดไดนามิก) สำหรับโรบัสต้าแท้ อาราบิก้าแท้ 50% ส่วนผสมโรบัสต้า และอาราบิก้า 90% ส่วนผสมของโรบัสต้าและ 10% ของอาราบิก้า และ 10% ส่วนผสมของโรบัสต้าและ 90% ของอาราบิก้า ส่วนประกอบสำคัญ first (PC1) แสดงถึง 94.2% ของความแปรปรวนของข้อมูลส่วนประกอบต่อไป 3.7% (PC2) และ 1.3% (PC3) ของความแปรปรวนทั้งหมดของข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการตรวจสอบรูปแบบสัญญาณเซ็นเซอร์ที่สร้างขึ้นจากมุมมองของความสามารถในการรับรู้ของจมูกอิเล็กทรอนิกส์ที่เราได้
ตรวจสอบการกระจายตัวของจุดตรวจวัดของเซ็นเซอร์ทั้งหมดในพื้นที่หลายมิติ ในการตรวจสอบในทางกราฟิกเราได้แมปผลการวัดที่ทำครั้งแรกใน 12 ระบบพิกัด (12 เซ็นเซอร์) ลงพื้นที่ 3-D ที่เกิดขึ้นจากสามองค์ประกอบหลักที่สำคัญที่สุดในการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) [ 18], [19].
รูป 6 ของขวัญสายตาการกระจายของทั้งหมด 100 วัดสัญญาณที่จังหวะเวลาที่ประสบความสำเร็จ (โหมดแบบไดนามิก) สำหรับ
โรบัสต้าบริสุทธิ์อาราบิก้าบริสุทธิ์ส่วนผสม 50% ของโรบัสต้าและอาราบิก้าที่มีส่วนผสม 90% ของโรบัสต้าและ 10% ของอาราบิก้าและ 10% ส่วนผสมของโรบัสต้าและ 90% ของอาราบิก้า สายแรกองค์ประกอบหลัก (PC1) นับเป็น 94.2% ของความแปรปรวนของข้อมูล.
ส่วนประกอบต่อไปมีความรับผิดชอบ 3.7% (PC2) และ 1.3% (PC3) ของความแปรปรวนรวมของข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การตรวจสอบเซ็นเซอร์สัญญาณขึ้นรูปแบบจากมุมมองของความสามารถในการรับรู้ของจมูกอิเล็กทรอนิกส์ เราได้ศึกษาการกระจายของ
จุดการวัดของเซ็นเซอร์ทั้งหมดในพื้นที่พหุมิติ การตรวจสอบในทางกราฟิก เราได้กำหนดผลลัพธ์ของการวัดครั้งแรกเกิดขึ้นใน 12 ระบบพิกัด ( 12 ตัว ) ในสามมิติอวกาศก่อตั้งโดยสามที่สำคัญที่สุดองค์ประกอบหลักในการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) [ 18 ] , [ 19 ] .
รูปที่ 6 แสดงการกระจายของทั้งหมด 100 วัดสัญญาณที่ประสบความสำเร็จเวลา instants ( โหมด Dynamic )
กลิ่นหอมบริสุทธิ์บริสุทธิ์ , อาราบิก้า , 50% ผสมโรบัสต้า และ อะราบิก้า , 90 % ผสมโรบัสต้าและ 10% ของอาราบิก้าและโรบัสต้า ผสม 10% และ 90% ของอาราบิก้าจึงตัดสินใจเดินทางไปที่องค์ประกอบหลัก ( PC ) หมายถึง 94.2 % ของความแปรปรวนของข้อมูล .
ส่วนประกอบต่อไป รับผิดชอบ ร้อยละ 3.7 ( pc2 ) และ 1.3% ( ด้วย ) ของความแปรปรวนทั้งหมดของข้อมูล