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公共事务-国重-电子鼻设备操作教程

1 月 23, 2026 #实验室公共事务

1.桌面启动【BosinTechNose】软件,如图1所示。

图1-计算机桌面

2.登陆界面,用户名输入【admin】,密码【111】,如图2所示。

图2-登陆界面

3.菜单栏点击“新建”,如图3所示。

图3-点击左上角新建

4.【点击】左侧“准备阶段”-“传感器设置”,如图4所示。

图4-准备阶段的传感器设置

5.有28个传感器,全部选择,然后点击【保存】,如图5所示。

图5-设置传感器

6.【点击】左侧“测试阶段”-“选择传感器”,如图6所示。

图6-点击测试阶段的选择传感器

7.【点击】“保存”,如图7所示。

图7-全选传感器然后保存

8.【点击】左侧“测试阶段”-“采样设置”,如图8所示。

图8-采样设置的选择

9.参数无需修改(清洗时长60,进样时长60,气体流量1.00).【点击】“保存”,如图9所示。

图9-保存采样设置

10.设置实验名称(建议的格式: 物品名+参数; 例如:山核桃12【因为重复实验会在实验名称后自动补齐顺序号(山核桃12-1)这个是系统生成,为防混淆不要这么手动设置!】),如图10所示。

图10-设置实验名称

11.选择合适的数据路径进行保存,如图11所示。

图11-选择合适位置保存

12.【点击】右侧“♻”按键,开始执行对电子鼻设备的清洗,如图12所示。

图12-点击以清洗电子鼻

13.第一次等1分钟完整清洗完,准备进行第二次清洗。

14.第二次清洗时,观察屏幕中线束聚拢即可【点击】“🛑”停止,如图13所示。

图13-清洗电子鼻的界面

15.重复第12步操作,再次完整清洗一遍。

16.完整清洗后,将样品(顶空瓶,样品不超过瓶体积1/3)放置瓶架上以防止倾倒。

17.将电子鼻进气端插入顶空瓶中,因为存在吸气操作,因此还需要插一个与大气联通的针头以维持瓶内气压平衡,如图14所示。

图14-顶空瓶插针示意

18.【点击】右上角”▶“开始采集,如图15所示。

图15-开始采样

19.完成采集之后,拔下顶空瓶的进气针,再次【点击】“♻”,执行清洁操作,如图16所示。

图16-点击以清洁电子鼻

20.【点击】左侧“分析阶段”-“数据分析”,如图17所示。

图17-数据分析界面

21.对话框文本【Has launched a program,please quit】点击确定,如图18所示。

图18-在新的对话框点击确定

22.【点击】“装载数据”,如图19所示。

图19-数据的装载

⚠请注意,因为我们实际实验是要做很多个样品,下面23-27步为单样品数据分析过程(教学操作体会过程),意义不大。当我们把一批次实验样品测完后,会有很多数据,我们需要到【27-1】步开始批次样本数据分析(更符合实验情况)

23.找到保存数据的位置,打开cndt后缀的文件,如图20所示。

图20-选择需要装载的数据

24."选择要分析的数据"对话框左下角“选择传感器”-新弹出对话框选择“ALL”,然后点击确定,如图21所示。

图21-选择所有传感器

25.点击“取最大值”,如图22所示。

图22-最大值的选择

26.右上角可以带出期望获得的图表。第一个为数据优化,第二个(图中绿框)为雷达图,第三个为导出为表格文件,如图23所示。

图23-导出为雷达图

27.以雷达图为例,获得图表如图24所示。

图24-样品测试结果雷达图

⚠请注意,因为我们是要做很多个样品,上面23-27步为单样品数据分析过程,意义不大。当我们把一批次实验样品测完后,会有很多数据,我们需要这么选择:

27-1:测完一组数据后,存放数据的文件夹里面会出现多个数据文件,全选,如图25所示。

图25-批量数据的选取

27-2观察有18组数据,因此"选择要分析的数据"对话框左下角“选择传感器”-新弹出对话框选择“S1-S18”,然后点击确定(尽量使样品数量大于28,实在不够就只能减少传感器数量),如图26所示。

图26-根据数据条目数量选择合适传感器数量

27-3【点击】“取最大值”,如图27所示

图27-最大值的选择

27-4【点击】“优化”按钮,如图28所示

图28-优化数据的设置

27-5保持参数不动,【点击】“继续”,如图29所示。

图29-无需设置的默认参数界面

27-6此时显示为优化后数据,【点击】“ok”,如图30所示。

图30-优化后数据的显示

27-7在“降维”选择所需要的算法,这里以PCA为例,【点击】“PCA”,如图31所示。

图31-示例算法的选择

27-8算法处理PCA降维结果图有5张,如图32-图36所示。

图32-使用PCA算法之后获得的结果图
图33-使用PCA算法之后获得的结果图
图34-使用PCA算法之后获得的结果图
图35-使用PCA算法之后获得的结果图
图36-使用PCA算法之后获得的结果图


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李星海

简介: 2025-今 浙江农林大学 | 2022-今 广州白蓝碗蛋科技有限公司 | 2022-2024 广州商学院 | 2019-2022 广东工贸职业技术学院 | 服务宗旨:心始至客,行亦致远。