Ładuje się......
Improving the Chemical Selectivity of an Electronic Nose to TNT, DNT and RDX Using Machine Learning
We used a 16-channel e-nose demonstrator based on micro-capacitive sensors with functionalized surfaces to measure the response of 30 different sensors to the vapours from 11 different substances, including the explosives 1,3,5-trinitro-1,3,5-triazinane (RDX), 1-methyl-2,4-dinitrobenzene (DNT) and 2...
Zapisane w:
| Wydane w: | Sensors (Basel) |
|---|---|
| Główni autorzy: | , , , , , , , , , , |
| Format: | Artigo |
| Język: | Inglês |
| Wydane: |
MDPI
2019
|
| Hasła przedmiotowe: | |
| Dostęp online: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6928873/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31783711 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.3390/s19235207 |
| Etykiety: |
Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!
|