传感器技术、模式识别技术、网络通信技术与嵌入式计算机技术的迅猛发展,为便携式电子鼻的实现提供了新的技术手段和实现方式。随着各方面应用的需求,电子鼻系统正向着便携式、智能化、接口标准化、小型化、低成本及低功耗的趋势发展。接口标准化的便携式电子鼻系统可广泛应用于农产品贮藏库检测、远程医疗诊断、生产线远程监控、环境质量的实时监测等。特别是便携式电子鼻系统在矿井、火灾现场等恶劣和危险环境的应用,为人类的安全提供了保障。本文对便携式电子鼻装置进行了探索性研究,在研究小组前期对电子鼻研究工作的基础上,进一步研究了电子鼻系统中的气敏传感器阵列的原理、特性,并通过对好、碰伤和坏三类苹果的检测实验对传感器阵列的构造进行了分析和验证。初步构建了基于TMS320C6713为处理器,以MAX1270为A/D转换的便携式电子鼻系统,该系统集样本采集、A/D转换、数据存储、非线性模式识别为一体,为实现由多个便携式电子鼻运用CAN总线构成苹果贮藏库中多点检测系统提供了最基本的检测单元。论文主要研究的内容包括:传感器初始阵列的选择和最终阵列的确定、DSP和MAX1270的硬件连接设计及通过McBSP的软件通信、样本数据的SDRAM存储、运用两种预处理方法对苹果初始样本数据的预处理、在MATLAB环境下运用加入动量项的改进传统BP神经网络算法对预处理前后三类苹果样本的识别分析、基于TMS320C6713的BP神经网络的实现和对三类苹果的自动识别。其中数据预处理和归一化算法均在DSP上采用软件的形式实现其功能,达到了提高便携式电子鼻系统整体性能和降低成本的效果。