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基于硬件实现BP神经网络的电子鼻设计的任务书
任务书
一、任务背景
目前，鼻电子还在继续探索、发展中，电子鼻可以对气味进行多方面的干涉探测，不但可对人类日常生活中的气味敏感，也可用于工业检测、环境监测、医疗、食品安全、安防等领域。因此，设计一款基于硬件实现BP神经网络的电子鼻，是对电子鼻技术开发的一次尝试和探索。
二、设计要求
1.硬件要求
⑴使用传感器稳定性较高的MQ2二氧化碳气体传感器和MQ7一氧化碳气体传感器进行气体检测；
⑵在硬件设计中要考虑与传感器匹配的信号放大电路的设计；
⑶BP神经网络模型在硬件中的实现。
2.软件要求
⑴以C语言作为主要编程语言；
⑵使用MATLAB进行算法模型的模拟和优化，并在C语言下的实际应用；
⑶设计出理想的自适应识别模型。
3.电路要求
⑴要保证硬件与软件能很好地配合工作；
⑵保证电路设计的精度和参考性。
三、设计步骤
1.环境检测传感器的原理和电路设计以及与MCU芯片间的通讯协议设计；
2.BP神经网络模型的算法理论和MATLAB和C语言的理论设计；
3.整体设计的硬件和软件协调、融合、调试和优化。
四、设计内容与重点
1.电子鼻中传感器和基础放大电路的设计，包括气体探测传感器选型，传感器原理以及接口同MCU的转换电路等，并在此基础上建立有特点、具有指导性的气体检测电路设计流程框；
2.BP神经网络的理论基础研究，包括神经网络原理，神经网络训练过程和参数优化选取等问题，并在此基础上完成一个简单的BP神经网络模型的设计与实现；
3.硬件实现中，需要完成传感器、基础放大电路、MCU和通讯接口的选型设计和组装；
4.软件实现中，需要采用C语言实现BP神经网络算法、执行模型识别功能，采用MATLAB来进行算法仿真、优化算法参数和算法调整等操作，最后实现一个自适应识别模的设计与实现。
五、成果要求
1.完成项目提出的设计任务，并做出相应测试和评估；
2.撰写设计报告，并给出实际数据分析结果；
3.本设计项目设计的硬件和软件均要进行详细的文档记录，代码注释要做到严谨，以便于日后更好的维护和更新。
六、时间安排
任务开始时间：2022年9月1日
任务结束时间：2023年2月28日
七、风险评估
设计任务中存在的主要风险是硬件与软件的配合协调不够紧密，硬件不匹配。在实际开发中需要加强两部门之间的协调沟通，确保硬件与软件能够协同工作。
八、参考文献
1.王曼,马晓阳,张维涛.基于多气体传感器的电子鼻信号处理算法研究[J].工程设计学报,2020,27(5):720-727.
2.卢柯,张轩,王军.基于BP神经网络的电子鼻识别算法[J].仪器仪表学报,2019,40(2):364-373.