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为提高电子鼻长期鉴别的稳健性，提出了一种基于小波分析的电子鼻信号去漂移方法。对含漂移信号的电子鼻数据进行小波分解，获得分解系数；构造一种相对偏差阈值滤波函数对小波逼近系数进行阈值处理，获得修正的小波系数；运用小波逆变换对修正后的小波系数进行重构，得到去除漂移或少漂移的电子鼻信号。对6种白酒样本随机生成的5组样本训练集与对应的测试集进行去漂移处理与信号重构，提取去漂移处理前后的电子鼻信号积分值特征，并运用Fisher判别分析（FDA）和BP神经网络分别对5组数据集进行鉴别分析。FDA鉴别结果显示，无论是训练