在選擇電子鼻和電子舌傳感器時,為了保持電子鼻和電子舌獲取信號的全面性,常選擇具有交互敏感的傳感器,使其響應值具有一定的相關性。在電子鼻和電子舌信號聯用時,需要對信號進行處理,以消除共線性問題。而主成分分析則是在力求數據信息丟失最少的原則下,對高維的變量空間降維,即研究指標體系的少數幾個線性組合,并且這幾個線性組合所構成的綜合指標將盡可能多地保留原來指標變異方面的信息。通過主成分分析將電子鼻和電子舌聯用信號的高維信息降低到一個較易辨識的低維空間,根據其主成分的得分由圖形直觀地獲得各樣品的信息,主成分分析在電子鼻、電子舌及其聯用信號分析中的應用較為普遍。
在處理電子鼻和電子舌聯用信號的研究中,提取主成分的方法適用于對電子鼻或電子舌,主成分分析難以有效區分不同的樣品,但其中有一個主成分按照樣品特征呈規律性分布,將之分別提取出來重新組合后,繪制兩維圖,實現樣品的有效判別。
Rodríguez-Méndez 等采用氣敏傳感器、液體傳感器和光學傳感器監測了6種由同品種、不同產地和老化程度的葡萄釀造的紅酒,分別對三種儀器的檢測結果進行 PCA 分析,發現其第一主成分均具有較好的區分效果,提取第一主成分并兩兩組合繪制兩維散點圖,其區分效果優于單獨采用一種信息進行分析。DiNatale 等在對不同新鮮度(室溫下敞口放置0天和1天的牛奶)、不同熱處理方法[巴氏殺菌(pasteurization)和超高溫滅菌(ultra high temperature,UHT)]的牛奶的電子鼻、電子舌及其聯用信號進行分析時發現,直接聯用數據的判別效果不如單獨使用的電子鼻、電子舌進行判別。電子鼻的主成分分析結果中,第一主成分在不同新鮮度的牛奶區分上具有貢獻;電子舌的主成分分析結果中,第二主成分具有區分不同熱處理方法的能力。分別提取電子鼻主成分分析結果中具有區分度的第一主成分和電子舌主成分分析結果中具有區分度的第二主成分,繪制兩維散點圖,發現聯用分析能將不同新鮮度、不同熱處理方法的牛奶正確區分。
主成分分析在不丟失主要信息的前提下,以較少的新變量代替原始變量,直觀反映原始數據信息,解決了信息重疊的問題;判別分析則是在已知樣品分組的基礎上,研究不同總體的性質和特征,根據已知總體的多種觀測指標建立判別函數,并以此作為樣本劃歸某一總體的依據,實現種類的判別;支持向量機對小樣本具有較強的適應性;神經網絡對學習樣品典型性的要求使其應用受到一定的影響。因此,主成分分析成為判別電子鼻和電子舌信號聯用效果最常用的方法。