气味艺术的数字化技术发展前景 1、项目概述 1.1 立项依据 如今的社会是一个数字化、信息化的社会，电子产品可以传输图像与声音，让人们拥有视觉与听觉的双重感受。但是，除了视觉与听觉之外，触觉也是人们感知世界的重要知觉。让气息数字化、信息化既能让人们从此享受视听之外的第三感觉，也能监测有害气体的泄露，应用前景非常广泛。随着科学技术水平的不断提高，气味电子化是可以实现的。任何气味都有其独特的性质，可以与某种化学物质发生物理反应或化学反应，造成某一物理量的变化(比如质量、颜色、电特性等变化)．通过特定的信号转换机制可以将其转化成电信号，从而可以进行电子化传输。 1.2 项目研究或论文选题 1.3 国内外现状分析 20世纪90年代末以来，日本东京工业大学的研究人员一直在从事“气味录放机””1的研制。它通过15种感应控制装置捕捉气味，对其进行分解并用数字形式记录下来，随后再选择各种香精成分予以重新成，再现原味。这种“气味录放机”有大有小。有种大型“气味录放机”内置96个小瓶．每个瓶里装着不同的化学药水，用于调制不同气味。还有一种“气味录放机””1体积要小得多，内置32个小瓶。到了2010年．日本庆应大学教授冈田谦一又研制出了气味发生器”1“。为了使各种不同的味道能够被明确地区分出来，冈田教授借鉴了打印机墨盒的工作原理，把不同的气味剂装在不同的盒子里，并通过类似于打印机喷头一样的微型喷嘴向外喷射。他还将其与电视机相结合，今后看电视时，只要将气味发生器与电脑相连接，发生器内部的控制装置就可以通过分辨不同的画面来选择不同的气味，如图3所示。不过，冈田谦一实际上是对非常困难的气味数字化的一次妥协，采用相对直接的气体产生理念以催生实际产品的出现。但是，气味艺术的普及和发展．还是必须经由数字化的道路，借鉴相关艺术形式发展的经验，才能迅速的成为人民的艺术。 2、技术关键 2.1 DSP技术 DSP(digital signal processor)是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号，转换为0或l的数字信号，再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。它不仅具有可编程性。而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。DSP技术特点实际上实现了人类对信息规范和快速传播的渴望。气味艺术要被人类更好地接受就必须能够顺利地融人这一平台。以色列著名的威茨曼研究所的数学家巴威·哈尔和生物化学家科隆·兰舍特经过长达三年的合作研究，已经能够大致分析出150种不同气味的特性。他们设想，如果能将气味的信息电子化，那就可以把这一电子信息传送到另一个遥远的地方，并且再在那儿把信息还原成气味。气味与DSP技术的结合主要分为三个过程：气味经由传感器转化为电子信息；相关信息经由DSP实现对其存储、编程的数字化操作；数字信息解译为气味送往人类的鼻子。其中第一个过程借由工业生产中的安全需求已经得到了一定的发展。对第二个过程的研究目前还是比较少的，而谁首先在这一发展前景相当广阔的领域制定了相关标准，谁就将取得极其有利的先机。至于第三个过程，其实是非常有趣的，但是其实现的难度就目前的技术来讲非常困难，暂且不谈。 2.2 气味艺术与DSP技术的结合 随着科学技术水平的不断提高，气味电子化是可以实现的。任何气味都有其独特的性质，可以与某种化学物质发生物理反应或化学反应，造成某一物理量的变化(比如质量、颜色、电特性等变化)．通过特定的信号转换机制可以将其转化成电信号，从而可以进行电子化传输。从实用化角度出发，可把气体传感器分为氧化物半导体气体传感器、接触燃烧式气体传感器和固体电解质气体传感器等。从材料、结构和应用范围来看．目前仍以半导体气体传感器占多数，但近几年来以氧化锆陶瓷材料为中心的离子导体型气体传感器发展十分迅速，并成为发展新型气体传感器的一个研究热点。就技术而言，目前“气味电子化”的实现方法可归纳为三种。即仿生学方法、数字化方法和仿生学与数字化相结合的方法。仿生学方法就是模仿生物嗅觉系统，可对任意不同的多成分混合气味进行实时识别、记忆，并用因特网传送信息。然后在接收终端由气味元素合成产生气味；数字化方法是对有限种类气味进行分析，事先形成气味特性数据库。在工作时，气味发送端检测气味特征并用因特网传送气味特征编号．接收终端根据气味特征编号从气味特性数据库选出已库存的气味进行播放；仿生学与数字化相结合的方法就是在气味发送端通过仿生嗅觉装置实时检测气味，用因特网传送气味整体信息，在接收终端从气味库中播放气味。 除了工业中气味传感技术的发展，多年来人们还一直试图探索模仿生物嗅觉功能来满足不同领域对气体成分的检测需求，这便是具有仿生性质的化学分析仪器：电子鼻。Gople等提出，可以用生物分子功能单位为目标来发展高灵敏性嗅觉传感器：生物电子鼻。气味识别与仿生学相结合是人类对这项技术发展的必然思考趋势。不过。不必太过追求对气味的电子采集装置一定要像人类的鼻子那般运作，只需要能够恰如其分地收集到需要以色列科学家所设想的“气味电子化”，简言之就是“气味采集一气味远距离电子传输(有别于其他气味传送方法)）——气味复现”的过程。那么要实现这一过程，当前存在的技术难关在于气味采集和气味复现这两个环节。需要突破的技术难关主要是气味采集装置和气味发生装置的研制和开发。然而这是技术层面的问题，过分地追求气味的信息化传播并以其为最终目标将会大大压缩气味对人类的影响以及其应用前景。试想一下，如果音乐等到当代才被开发，被赋予了频率的标准，那它恐怕就变成只能传输现有声音的工具了。所以归根结底，DSP技术和数据库必须仅仅作为一个建立符合人类美学标准的手段。DSP技术与气味艺术相结合首先必须实现气味作品创作标准的制定。这一标PG电子免费试玩准的制定，一方面希 望借助DSP技术进行分析整合，跨过如其他艺术标准制定那般漫长的历史过程，较快的实现气味艺术作品在一个合理的平台上进行创作传播。DSP能够以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，在DSP系统收集到经由气味传感器输人的电子信号之后，通过labvieW等虚拟仪器软件对数据进行采集分析，归纳总结出可以概括大部分气体的谱表。这种规范不能是简单的总结出各种气体类型的基本组成要素，它是在人类感官基础上建立的主观的艺术的规范，同时也是在DSP技术基础上建立的客观的科学的规范。在规范的气味艺术作品创作平台实现之后，DSP技术还能够借助其强大迅速的数据处理功能，对艺术作品进行类似语音识别、语音增强、语音合成等操作，实现气味作品的再创作并通过网络传播．这将极大有利于我们的鼻子被正式激活，实现造物者所赋予它的线 技术路线）硬件设计 气味采集装置 苹果的气味与其质量有密切相关，有研究表明苹果所散发的乙烯浓度与其成熟度有关，因此可以把检测到的苹果气味浓度作为苹果分级的一项指标。基于食品化学的研究表明，苹果的香气一般由乙烯、蚁酸、醋酸、丙酸、丁酸、辛酸等挥发酸及其酯、甲醇、乙醇、乙醛等组成。因此选取对这些气体比较敏感的锡 氧化物气味传感器组成传感器阵列 。本研究采用日本费加罗(Figro)公司生产的六个厚膜金属氧化物锡 传感器 (TGS800、 TGS822、TGS824、 TGS825、TGS2602、TGS2610)。传感器阵列中的每个传感器对被测气味都有不同的灵敏度 ，TGS2602对甲苯、乙醇比较敏感 ，TGS822对乙醇更敏感，因此每个传感器采集 到的数值也不同。通过提取分析这些数据，给出被测苹果在气味指标上的等级。图 2是苹果气味采集装置原理图。 此装置采集到的信号是6路模拟信号，且都是小信号，因此必须经过一定的处理后才可以给 CPU进行计算和输出。 DSP数据处理 电路 对采集到的数据进行预处理后，经A／D转换给DSP 芯片进行处理。DSP芯片采用TI公司的TMS320VC5402，A／D转换器；采用 MAXIM公司出品的MAX1403；DSP采用TMS320VC5402。 为了提高输入阻抗和避免 A／D转换受到干扰．输入模拟信号应该由一个低阻抗源驱动，本设计的驱动电路使用 TI公司的OPAl32。OPA132在系统中的连接电路如图 3所示。 由于气味采集电路得到的信号是低频小信号，且设计对信号的准确性要求很高，因此在选择 A／D转换器时要考虑其精度。MAXIM 公司出品的 MAX1403同时具有高精度、多功能、低功耗等特点【引，主要特 性有 ：分辨率为 18位 ；功耗低 ；3个线个 附加输入校正通道 ：带有一 个双向串行通信接口；模拟电源和数字电源采用独立供电方式 ：可用软件控制增益和失调。TMS320C5000DSP平台是11公司的主流产品．对于消费数字市场来说 ，C5000DSP平台是最受欢迎的，适用于个人和便携式产品141。VC5402是TI公司1999年10月推出的性价比较高的定点数字信号处理器其主要特点如下：先进的改造型哈佛结构，操作速率可达100MIPS；先进的多总线位数据存储器总线条程序存储器总线位算术逻辑单元 (ALU)；8个辅助寄存器及1个软件栈，允许使用业界最先进的定点 DSPC语言编译器 ：数据／程序寻址空间 1M~6bit， 内置 4K~16bitROM 和 16Kxl6bit RAM；内置可编程等待状态发生器、锁相环时钟产生器 、2个多通道缓冲串行口、1个 8位并行与外部处 理器通信的HPI口、2个l6位定时器以及6通道DMA控制器；低功耗，工作电源有3V和1．8V (内核使用 )。A／D转换器与DSP的接口示意电路图如图 4。 （3）软件设计 由于人工神经网络法能适用参数比较复杂的非线性系统，而遗传算法是一种有较强鲁棒性和收敛到全局最优的优化方法．所以运用“遗传算法优化神经网络 ”建立识别模型，应用C语言编程实现。对于不同气体，传感器最后反应值大小不一样，而且反应速度也不一样。提取每个传感器10s时的反应值和20s的反应值表征传感器的反应速度，另外再加上信号最大值、平均值和最后稳定值共3O个特征值。将这30个特征参数做为神经网络的输入特征向量，运用遗传算法优化的神经网络把这30个特征参数所表达的信息融合起来形成识别模型。遗传算法优化神经网络，一般需编码、确定适应度函数、确定初始种群、选择操作、交叉操作、变异操作和确定终止条件等步骤。本研究采用遗传算法优化 BP神经网络来实现。定义 gen为计数器，MAX为最大值，种群大小定义为 100，程序流程如图 5所示 。 流程中的灾变因子是指重新随机产生一个群体，并从中找出几个最优的个体加入到当前代的群体中，同时把当前群体中最差的个体替换掉，以增加群体的多样性。另外一部分软件设计为 MD转换器程序 。具体流程为 ：DSP进行系统初始化、A／D器件初始化(包括通道选择、极性设置、采样速度等)及查询法采集 A／D数据 。 3.3 结束语 综上所述，随着气味艺术的发展以及气味传感器的不断改良和优化，气味艺术结合DSP技术作为数字化时代一种新兴的艺术形式普及到千家万户将不是遥不可及的，其可能性和意义将随着科学及艺术的发展得到充分的体现。 4、参考文献 1.杨邦朝;张益康 气体传感器研究动向 1997(09) 2.聚斯金德·帕;李清华 香水:一个谋杀犯的故事 2005 3.敏泽 中国美学思想史[外文期刊] 1987 4.郑茜茜 嗅觉识别模型研究新进展[期刊论文]-温州医学院学报 2009(01) 5.李文琪;范少光 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