JPH11125610A - におい測定用信号処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 においの識別能力を向上する。 【解決手段】 被測定におい物質と同種の複数の既知の
におい物質を予め測定し、その結果より、互いに応答特
性の相違する複数のにおいセンサの識別性を判定し、識
別の寄与に応じた重み付け係数を決定しておく。被測定
におい物質の測定に際し、乗算部４３は、重み付け係数
メモリ４５に予め格納しておいた係数α1〜α16を複数
のにおいセンサから得た検出信号に乗じる。演算処理部
４４は、この重み付けされた複数のデータを用い多変量
解析処理を実行してにおいを識別又は分類する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ガスセンサの一種
であるにおいセンサを複数個使用して試料ガスに含まれ
るにおい成分を測定するにおい測定装置において、各に
おいセンサから得られる検出信号を処理してにおいの識
別や分類を行なう信号処理装置に関する。なお、本発明
が適用されるにおい測定装置は、食品や香料の品質検
査、悪臭公害の定量検知、焦げ臭検知による火災警報
機、更には、人物の追跡、識別、認証や薬物検査等の犯
罪捜査等の、幅広い分野に利用が可能である。

【０００２】

【従来の技術】においセンサは、空気（又は供給された
試料ガス）中に含まれるにおい成分がセンサの感応面に
付着することにより生ずる該センサの物理的変化を電気
的（又は光学的）に測定するものである。においセンサ
としては、酸化物半導体を用いたものや導電性高分子を
用いたものが知られている。

【０００３】例えば、導電性高分子から成る感応膜を備
えたにおいセンサでは、その導電性高分子の種類や導電
率を調整するために導入されるドーパントの種類等によ
って、検出可能な化合物が相違する。そこで、化合物等
の試料成分が多数混じっているにおい物質を測定するに
は、応答特性の相違する複数のにおいセンサを用い、そ
の各においセンサから得られる複数の検出信号を総合的
に処理及び判断する必要がある。

【０００４】このような処理を行なうことにより、例え
ば、未知のにおい物質がどのような物質と近い臭気又は
香気を有しているのか、或いは、「焦げた臭い」「腐敗
臭」といったどのようなにおいの範疇に含まれるのか等
の、においの識別、分類又は位置付け等を行なうことが
できる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述のよう
に複数のにおいセンサを備えたにおい測定装置において
各においセンサのノイズレベルを同一にすることは不可
能であり、各におい成分に対する感度、選択性はセンサ
毎に異なるので、例えば或るにおい物質を測定する場
合、検出信号の殆ど得られないセンサのノイズレベルが
非常に高いと、このノイズをにおい物質に対する応答と
看做して処理を行なってしまう。このため、におい物質
の識別に正確性を欠く恐れがある。また、被測定におい
物質にごく僅かに含まれる試料成分がその物質の識別の
重要な鍵になっていることも多いが、その物質に多量に
含まれる試料成分の影響で適切な識別が行なえないこと
もある。

【０００６】本発明は上記課題を解決するために成され
たものであり、その目的とするところは、複数のセンサ
から得た検出信号を最適に処理し、におい物質の識別や
分類等をより正確に行なうことができるにおい測定用信
号処理装置を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に成された本発明は、におい物質に対して応答する複数
のセンサから得られた検出信号を処理してにおいの識別
や分類を行なうにおい測定用信号処理装置において、 a)基準となる複数のにおい物質を測定した結果に基づい
て１乃至複数のセンサに区分した各グループ毎に決定さ
れた重み付け係数を記憶しておく記憶手段と、 b)被測定におい物質の測定時に、前記記憶手段に記憶さ
れている重み付け係数を各センサの検出信号に乗ずる演
算手段と、 c)該演算手段にて重み付けされた複数の信号を用いて被
測定におい物質の識別処理を行なう処理手段と、 を備えることを特徴としている。

【０００８】

【発明の実施の形態】本発明に係るにおい測定用信号処
理装置では、まず、被測定におい物質と同一又は類似の
範疇に属する、基準となる複数のにおい物質を測定した
結果に基づき、その複数のにおい物質が最適に識別又は
分類されるように各センサの重み付け係数を決定してお
く。すなわち、その複数のにおい物質を識別又は分類す
るために大きく寄与するセンサに対しては相対的に大き
な係数を与え、逆に寄与の小さなセンサに対しては相対
的に小さな係数を与える。このとき、各センサ１個毎に
係数を割り当ててもよいし、複数のセンサを一つのグル
ープとして各グループ毎に係数を割り当ててもよい。こ
のように決定した重み付け係数は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等の
記憶手段に格納しておく。

【０００９】目的とするにおい物質の測定時には、上記
複数のにおいセンサにそのにおい物質を含む試料ガスを
接触させ、各センサの検出信号を得る。演算手段は、記
憶手段に格納されている重み付け係数を読み出し、対応
するセンサの検出信号にその係数を乗じて重み付けされ
た信号を得る。これにより、そのにおい物質の識別又は
分類においてあまり寄与しないと想定されるセンサの検
出信号は相対的に小さくなり、逆に大きく寄与すると想
定されるセンサの検出信号は相対的に大きくなる。処理
手段は、このように重み付けされた複数の検出信号を用
いて、におい物質の識別又は分類のための処理演算を実
行する。この処理のためには、例えば階層的クラスタ分
析、主成分分析等の多変量解析を始めとする種々の手法
を用いることができる。

【００１０】

【発明の効果】本発明に係るにおい測定用信号処理装置
では、未知のにおい物質の識別又は分類に寄与しないに
おいセンサの検出出力は小さくなるので、例えばその検
出出力にノイズが混入していてもその影響は軽減され、
未知のにおい物質の識別又は分類に寄与の大きなにおい
センサの検出出力が主として利用される。このため、未
知のにおい物質の識別や分類能力が向上し、においの正
確な判定が行なえる。

【００１１】

【実施例】以下、本発明に係るにおい測定用信号処理装
置の一実施例を図１〜図９を参照して説明する。図１は
本実施例の信号処理装置を用いるにおい測定装置の構成
図、図２は本実施例のにおい測定用信号処理装置の構成
図、図３は本実施例において重み付け係数の決定の処理
手順を示すフローチャート、図４は重み付け係数の決定
処理を説明するための波形図、図５〜図９は重み付け係
数の決定の処理の説明に用いる図である。

【００１２】まず図１により、このにおい測定装置の構
成を説明する。純粋な窒素ガスを充填した窒素ガス容器
１０のガス出口に設けられた定圧バルブ１１の出口側の
流路は、それぞれニードルバルブ１３、１５を備える二
本の第１及び第２なる窒素ガス流路１２、１４に分岐さ
れる。試料ガス流路１６と第１窒素ガス流路１２とは、
三方バルブ１７により選択的に六方バルブ（６ポート２
ポジションバルブ）１８のポートａに接続される一方、
第２窒素ガス流路１４は六方バルブ１８のポートｄに接
続されている。六方バルブ１８のポートｃとポートｆと
の間には、加熱用のヒータ２０が付設された捕集管１９
が接続されている。この捕集管１９には、測定対象の試
料成分に応じて、例えば、カーボン系吸着剤やそのほか
の適宜の吸着剤が充填される。

【００１３】六方バルブ１８のポートｂは、三方バルブ
２１により、第１排出流路２２又はニードルバルブ２４
とポンプ２５とが備えられた第２排出流路２３に選択的
に接続される。六方バルブ１８のポートｅは複数のにお
いセンサ２６を備えるフローセル２７に接続され、その
下流側はバルブ３０と逆止弁３１とが備えられた第３排
出流路２９となっている。複数のにおいセンサ２６の検
出信号はそれぞれ信号処理部４０に入力されており、後
述のような処理が行なわれる。においセンサ２６の個数
は２以上の任意の数とすることができるが、ここではｃ
ｈ１〜ｃｈ１６の番号を付された１６個のにおいセンサ
（各においセンサをセンサチャンネルと呼ぶ）を設置し
ている。また、フローセル２７は、温度調整部２８によ
り所定温度範囲で温度が自由に設定できるようになって
いる。

【００１４】制御部３２には操作部３３が付設されてお
り、所定のプログラムに従って後述のように、三方バル
ブ１７、２１、六方バルブ１８、ポンプ２５、ヒータ２
０、温度調整部２８等を制御している。なお、各流路の
配管材料としては、試料成分の吸着が少ないＰＴＦＥチ
ューブを利用することが望ましい。

【００１５】次に、上記におい測定装置の動作を詳述す
る。まず、制御部３２は、試料ガス流路１６が六方バル
ブ１８のポートａに接続されるように三方バルブ１７を
切り替えると共に、六方バルブ１８のポートｂが第２排
出流路２３に接続されるように三方バルブ２１を切り替
える。また、図１に破線で示す接続状態に六方バルブ１
８を切り替え、ポンプ２５を作動させる。すると、ポン
プ２５の吸引力により、試料ガス流路１６に導入された
試料ガスは三方バルブ１７及び六方バルブ１８を介して
捕集管１９を通り（図１中の左から右方向）、更に六方
バルブ１８、三方バルブ２１、ニードルバルブ２４を通
って第２排出流路２３の出口から排出される。この試料
ガスは、例えば清浄空気に測定対象の試料成分（におい
成分）を含むものである。このときヒータ２０には通電
されず捕集管１９はほぼ常温に維持されるか、又は対象
試料成分が熱による脱離を生じない温度に調節されてい
るため、試料ガスが捕集管１９を通過する際に試料ガス
に含まれる試料成分は吸着剤に吸着される。

【００１６】一方、窒素ガス容器１０のガス出口のガス
圧は高くなっているので、第２窒素ガス流路１４を通し
て供給される窒素ガスは六方バルブ１８を介してフロー
セル２７に流通し、第３排出流路２９の出口から排出さ
れる。窒素ガスの流量は、ニードルバルブ１５の開度に
より適宜に調節される。これにより、においセンサ２６
は常時窒素ガス雰囲気中に保持される。

【００１７】所定時間、捕集管１９に試料ガスを流通さ
せた後、制御部３２は、三方バルブ１７を切り替えて第
１窒素ガス流路１２を六方バルブ１８のポートａに接続
すると共に、三方バルブ２１を切り替えて六方バルブ１
８のポートｂを第１排出流路２２に接続する。すると、
試料ガスに代わって、窒素ガス容器１０より供給された
窒素ガスが、第１窒素ガス流路１２−三方バルブ１７−
六方バルブ１８−捕集管１９−六方バルブ１８−三方バ
ルブ２１を通り、第１排出流路２２の出口から排出され
る。これにより、捕集管１９を含む上記流路内部に残っ
ている試料ガスは、窒素ガスにより外部へ押し出され
る。このとき、捕集管１９は常温に維持されるか又は試
料成分が熱による脱離を生じない温度に調節されている
ため、先に吸着剤に吸着された試料成分はそのまま残
る。一方、フローセル２７には窒素ガスが流通され続け
るので、各においセンサ２６は窒素ガス雰囲気中に保た
れる。

【００１８】所定時間、捕集管１９に窒素ガスを流通さ
せた後、制御部３２は、六方バルブ１８を図１に実線で
示す接続状態に切り替える。すると、第２窒素ガス流路
１４−六方バルブ１８−捕集管１９−六方バルブ１８−
フローセル２７−第３排出流路２９という流路が形成さ
れる。この状態でヒータ２０に通電を開始し、捕集管１
９を急速に加熱する。これにより、捕集管１９内の吸着
剤に吸着していた試料成分は吸着剤から離脱し、それ以
前とは逆方向（図１中で右から左方向）に流通する窒素
ガスに乗ってフローセル２７まで運ばれる。このとき、
フローセル２７は温度調整部２８により約４０℃に保た
れる。試料成分を含む窒素ガスがフローセル２７を通る
と、各においセンサ２６の感応膜に試料成分が吸着さ
れ、その特性に応じてにおいセンサ２６の電極間の電気
抵抗が変化する。

【００１９】信号処理部４０は、図２に示すように、各
センサチャンネルｃｈ１〜ｃｈ１６の電極間の抵抗変化
をそれぞれ測定する測定部４１と、測定された信号をデ
ジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部４２と、Ａ／Ｄ変換
された各データに重み付け係数α1〜α16を乗じる乗算
部４３と、重み付けされたデータを用いて例えば階層的
クラスタ分析等の多変量解析処理演算を実行することに
よりにおいの識別を行なう演算処理部４４と、重み付け
係数α1〜α16を記憶しておく重み付け係数メモリ４５
とから構成される。

【００２０】１６個のにおいセンサ２６は、例えばいず
れも導電性高分子から成る感応膜を有するにおいセンサ
であるが、その導電性高分子の種類（例えばポリピロー
ル、ポリチオフェン等）が相違したり、或いは導入され
るドーパントの種類が相違したりしている。このため、
同一の化合物に対しセンサチャンネル毎に応答特性が相
違する。従って、複数の化合物から成る複数のにおい物
質を測定してこれを識別や分類するに際し、その識別に
重要な役割を有するセンサチャンネル、あまり重要でな
いセンサチャンネル、或いは不要なセンサチャンネルが
存在し得る。そこで、このようなことを考慮して後記の
手順に従って予め決定された重み付け係数α1〜α16
が、重み付け係数メモリ４５に格納される。

【００２１】上述のようににおい物質の試料成分を含む
窒素ガスがフローセル２７に導入されることにより各セ
ンサチャンネルｃｈ１〜ｃｈ１６で生じた電極間の抵抗
変化は、測定部４１で検出されて検出信号として取り出
される。この検出信号はＡ／Ｄ変換部４２にてデジタル
信号に変換され、乗算部４３にて重み付け係数メモリ４
５から読み出された係数α1〜α16がそれぞれ乗じられ
る。これにより、目的とするにおい物質の識別や分類に
有用なセンサチャンネルの検出信号は相対的に大きくな
り、逆にあまり有用でない又は全く不要なセンサチャン
ネルの検出信号は減少又は除外される。この結果、演算
処理部４４はより的確ににおい物質を識別をすることが
できる。

【００２２】次に、図３のフローチャートに沿って上記
重み付け係数α1〜α16の決定処理の一例を説明する。
ここでは、におい物質としてコーヒー豆を用いた例につ
いて述べる。まず、基準となる既知の三種類のコーヒー
豆（モカ、キリマンジャロ、ブルーマウンテン）を用意
し、この三種類のコーヒー豆から各二個ずつ試料を取
り、清浄空気をキャリアガスとして合計六個の試料ガス
を準備する。また、キャリアガスのみを試料ガス（以下
「空気試料」という）としたものも二個用意する。

【００２３】この八個の試料ガスを、図１に示したにお
い測定装置を用いて同一条件でそれぞれ測定する（ステ
ップＳ１）。勿論、このときは乗算部４３にて重み付け
は行なわない。この測定により、一個の試料ガスの測定
に対し、各センサチャンネルｃｈ１〜ｃｈ１６毎に、図
４（ａ）に示すような出力の時間変化曲線が得られる。
すなわち、におい物質の試料成分がフローセル２７に到
達するまでは出力は一定を保ち、捕集管１９内の吸着剤
から離脱した試料成分がフローセル２７に到達すると出
力が上昇し、吸着剤から試料成分が離脱し終わると出力
は低下する。Ａ／Ｄ変換部４２はこのような変化曲線を
所定時間Δｔ間隔でサンプリングするから、各ｃｈ１〜
ｃｈ１６毎にその変化曲線を構成する時系列データセッ
トが得られる。従って、全部で１６×８＝１２８〔個〕
の時系列データセットが取得される（ステップＳ２）。

【００２４】次に、各センサチャンネル毎に、空気試料
を除く他の６個の試料ガスの測定結果を相互に比較でき
るように、上記時系列データセットを修正する（ステッ
プＳ３）。すなわち、まず、図４（ａ）に示した変化曲
線に対応する各時系列データセットにおいて、試料成分
がにおいセンサ２６に到達する以前（つまり窒素ガスの
みがにフローセル２７に導入されている期間）の検出値
ｒ0を基準として、他の各検出値の比をそれぞれ計算す
る。例えば、図４（ａ）中の時間ｔ1における検出値ｒ1
はｒ1／ｒ0になる。

【００２５】次いで、このように比率に修正した時系列
データセットを用い、対応するセンサチャンネル毎に、
空気試料を除く６個の試料に対する時系列データセット
と空気試料に対する時系列データセットとの各データの
差分をそれぞれ求める。空気試料を測定したときの出力
の変化曲線は、例えば図４（ｂ）に示すようになる。す
なわち、吸着剤の加熱初期に水分が蒸発しフローセル２
７に流入するから、これによる出力変化が主として観測
される。このような空気に含まれる水分（及び他の微量
な不純物）の影響は他の試料ガスにも現われている筈で
あるので、両者の差分を取ることにより空気に含まれる
水分等の影響を排除できる。

【００２６】更に、その差分データから成る時系列デー
タセット毎に、平均を０、分散を１として各データ値を
正規化した時系列データセットを作成する。これによ
り、異なる試料ガスに対する時系列データセット間のデ
ータの絶対値の相違の影響が排除でき、出力変化の具合
の比較が容易になる。

【００２７】上記のように修正された各時系列データセ
ットでは、データ値が修正されただけであるから各時系
列データセットのデータ数自体は減っていない。データ
数が多過ぎると以降の処理での処理時間が厖大になるた
め、例えば適宜の時間間隔でデータを間引く等の抽出処
理を行なうことにより、各時系列データセットに対応し
た処理用データセットを作成する（ステップＳ４）。そ
の結果、空気試料を除く他の６個の試料ガスに対して、
各センサチャンネル毎に、合計で１６×６＝９６〔個〕
の処理用データセットが作成されることになる。

【００２８】このように作成した処理用データセットを
用いて、各センサチャンネル毎に多変量解析の一手法で
ある周知の階層的クラスタ分析（以下「ＨＣＡ」と称
す）処理を行ないデンドログラムを作成する（ステップ
Ｓ５）。デンドログラムの作成方法についての詳細な説
明は省くが、処理用データセットを用いて、二つの相異
なる試料の間の多次元ユークリッド空間上での距離ρを
計算し、距離ρが短い（つまり近い関係にある）ものか
ら順次グループ化してゆく処理を実行する。そして、最
終的に６個の試料に対する相互の距離ρに関し、距離ρ
が最も遠いものを０、距離ρ＝０を１として規格化して
デンドログラムを作成する。

【００２９】このようにして作成されたセンサチャンネ
ルｃｈ５、ｃｈ１０及びｃｈ１１に対するＨＣＡデンド
ログラムを図５（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）に示す。ＨＣ
Ａデンドログラムでは距離が近い、つまり近い関係にあ
るものから順に線で結ばれているから、例えば、図５
（ｃ）に示すＨＣＡデンドログラムによれば、センサチ
ャンネルｃｈ１１のみでは、モカＡとモカＢ、キリマン
ジャロＡとキリマンジャロＢとはそれぞれ同一グループ
として適切に分類されていることがわかる。従って、こ
のセンサチャンネルｃｈ１１はモカ及びキリマンジャロ
を識別する能力は高い、と判断することができる。そこ
で、ＨＣＡデンドログラムを基に、各センサチャンネル
ｃｈ１〜ｃｈ１６の識別能力を評価し（ステップＳ
６）、相対的に識別能力の高いと判断できるセンサチャ
ンネルには高い重み付け係数を与え、逆に識別能力の低
いと判断できるセンサチャンネルには低い重み付け係数
を与える。このようにして、各センサチャンネルｃｈ１
〜ｃｈ１６の仮の重み付け係数を決定する（ステップＳ
７）。

【００３０】続いて、この仮の重み付け係数をそれぞれ
対応するセンサチャンネルから得られたデータに乗じて
総合的なＨＣＡ処理を実行し、デンドログラムを作成す
る（ステップＳ８）。このＨＣＡデンドログラムを評価
し、各試料が正確に識別されているか否かを判定し（ス
テップＳ９）、識別されている場合にはそのときの仮の
重み付け係数を正式な重み付け係数として採用する（ス
テップＳ１０）。一方、ステップＳ９にて各試料が正確
に識別されていないと判定されると、上記ステップＳ６
のＨＣＡ評価時に識別能力が高いと判断されたセンサチ
ャンネルの重み付け係数を修正して（ステップＳ１
１）、再び総合的なＨＣＡ処理を実行しこれを評価す
る。

【００３１】このように始めに決定した仮の重み付け係
数を元に試行錯誤的にその値を修正し、各試料を適切に
識別することができる重み付け係数を求める。この例で
は、各センサチャンネルの重み付け係数を表１のように
したときに、図６に示すＨＣＡデンドログラムが得られ
た。

【表１】

【００３２】図６に明らかなように、三種類のコーヒー
豆はそれぞれ正しく分類されている。そこで、このとき
の係数を最終的な重み付け係数として採用する。比較対
照のために、何等重み付け処理を行なわない場合の、Ｈ
ＣＡデンドログラムを図７に示す。図７に明らかなよう
に、重み付け処理を行なわないとキリマンジャロとモカ
とが正しく識別できない。このように、適切な重み付け
処理を行なうことにより識別性が大幅に向上しているこ
とがわかる。

【００３３】また、このようにして決定された重み付け
係数を用いて、多変量解析の別の手法である主成分分析
（Principal Component Analysis＝ＰＣＡ）処理を行な
ったときのＰＣＡスコアを図８に、また重み付け係数を
用いない場合のＰＣＡスコアを図９に示す。ＰＣＡスコ
アでは、互いに近い関係にあるものは近い位置に配置さ
れる。図８に明らかなように、重み付け係数を用いた場
合には同一種類のコーヒー豆はそれぞれ近接して配置さ
れ、また他の種類のコーヒー豆とは明確に区別できる。
一方、図９に示すように、重み付け係数を用いない場合
には、異なる種類のコーヒー豆が明確に区別できておら
ず、識別性が低いことがわかる。このように、主成分分
析を行なうときにも、上記重み付け係数を用いると識別
性が大幅に向上する。

【００３４】以上のようにして、コーヒー豆のにおいを
識別するために最適な重み付け係数が決定され、重み付
け係数メモリ４５に格納される。他のにおい、例えば香
水の香りを識別するときには、既知の複数種類の香水を
用いて同様の手法により重み付け係数を決定する。

【００３５】なお、上記重み付け決定処理では試行錯誤
的に重み付け係数を決定しているため、各試料は正しく
識別できるものの、必ずしも最良の識別性が得られる重
み付け係数が与えられるとは限らない。そこで、一連の
演算処理をコンピュータで行ない、且つその演算能力が
高い或いは演算時間が充分に確保できる場合には、各セ
ンサチャンネルの重み配分を少しずつ変えたＨＣＡデン
ドログラムを総当たり的に計算し、その識別性を評価
し、最も識別性の高い重み付け係数の組合せを選択する
ようにしてもよい。

【００３６】また、上記実施例では、各センサチャンネ
ルの識別性の評価及び未知のにおい物質の識別を階層的
クラスタ分析により行なっていたが、本発明はこれに限
定されるものではなく、複数の物質の識別が可能な種々
の解析手法、例えば主成分分析、ＰＬＳ（Partial Leas
t Squares）、ニューラルネットワーク等の手法を用い
ることもできる。

【００３７】なお、上記実施例は一例であって、本発明
の趣旨の範囲で適宜変形や修正を行なえることは明らか
である。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施例である信号処理装置を用い
たにおい測定装置の構成図。

【図２】 本発明の一実施例であるにおい測定用信号処
理装置の構成図。

【図３】 本実施例における重み付け係数の決定処理の
手順を示すフローチャート。

【図４】 重み付け係数の決定処理を説明するための波
形図。

【図５】 各センサチャンネル毎のＨＣＡデンドログラ
ム。

【図６】 重み付け処理を行なった場合の総合的なＨＣ
Ａデンドログラム。

【図７】 重み付け処理を行なわない場合の総合的なＨ
ＣＡデンドログラム。

【図８】 重み付け処理を行なった場合のＰＣＡスコ
ア。

【図９】 重み付け処理を行なわない場合のＰＣＡスコ
ア。

【符号の説明】

２６…においセンサ ４０…信号処理部 ４１…測定部 ４２…Ａ／Ｄ変換部 ４３…乗算部 ４４…演算処理部 ４５…重み付け係数メモリ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 中野 博司 京都市中京区西ノ京桑原町１番地 株式会 社島津製作所三条工場内

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 におい物質に対して応答する複数のセン
   サから得られた検出信号を処理してにおいの識別や分類
   を行なうにおい測定用信号処理装置において、 a)基準となる複数のにおい物質を測定した結果に基づい
   て１乃至複数のセンサに区分した各グループ毎に決定し
   た重み付け係数を記憶しておく記憶手段と、 b)被測定におい物質の測定時に、前記記憶手段に記憶さ
   れている重み付け係数を各センサの検出信号に乗ずる演
   算手段と、 c)該演算手段にて重み付けされた複数の信号を用いて被
   測定におい物質の識別処理を行なう処理手段と、 を備えることを特徴とするにおい測定用信号処理装置。