电子鼻是模拟生物的嗅觉系统而设计的一种智能电子仪器，近年来在环境监测、化工、医疗、能源、食品、毒气检测等领域获得了广泛的应用。本文对电子鼻系统的原理、构成、实现和应用进行了研究，在实验室先前工作的基础上，设计开发了针对挥发性有毒气体检测的电子鼻系统。实现了气体的实时检测、数据采集，检测过程地实时控制调节，并结合多种模式识别方法对检测结果进行数据分析和鉴别。最终建立了一个可以实现气体快速检测的电子鼻气体检测装置和分析平台。 本论文首先介绍了电子鼻技术的研究背景和研究现状，进而阐述了本文的研究意义和内容。接下来从生物嗅觉系统的原理和结构出发，总结了电子鼻的原理和构成，研究探讨了传感器阵列的组成、信号预处理技术和模式识别方法。 在上述理论基础上，以甲苯、吡啶、乙醚等7种易挥发性、有毒或易燃气体为检测对象，采用动态检测方式，实现了电子鼻检测系统的硬件和软件设计，取得了良好的检测效果。在硬件设计上，以AT89S62单片机为控制核心，设计了独特的自动进样系统和可以调节的动态加热电路，并实现了响应信号的A/D转换和液晶显示：同时采用UA303数据采集卡和计算机组建了快速、高精度的实时数据采集、显示和分析系统，为数据处理和模式识别提供了充分的数据。电子鼻的软件由单片机软件和基于PC机的数据采集和分析处理软件两部分组成。单片机软件由C语言开发，控制整个系统的运转，实现进样控制、加热模式调节、响应信号的A/D转换和液晶显示；数据采集与分析处理软件实现了传感器阵列对气体响应信号的实时数据采集、显示、数据分析以及最终的模式识别。 对电子鼻中的特征提取和模式识别算法进行了研究，比较了PCA和KPCA的降维效果，KPCA在对非线性问题的处理上，降维效果要明显优于PCA。根据传感器阵列的动态响应特性提出了基于分段平均微分值法的特征提取方法，并结合BP神经网络取得了令人满意的识别结果。 最后，对静态和动态检测相结合这一新的检测方式进行了探索，以期改善传感器的选择性，进一步提高阵列传感器对气体识别的准确性。实验表明这种检测集成了两种检测方式的特点，蕴含了丰富而独特的特征，扩展了电子鼻检测技术的研究空间。