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Sensors and actuators. B, Chemical v.259, 2018년, pp.935 - 944   SCI SCIE SCOPUS
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Algorithm-aided performance enhancement of a trace explosives sensor

Necioğlu, Burhan F. (Corresponding author. ) ; Su, Wansheng ; Rhodes, Jefferson ; O'Donnell, Sarah ; Taczak, Mark ; Guharay, Samar K. ;
  • 초록  

    Abstract This article describes the exploitation of data obtained from a mature trace explosives detection device with the goal of enhancing the device’s performance via signal processing and no hardware modification. This is achieved by implementing a machine-learning algorithm based on nearest-neighbor binary classification. This study aims to determine the parameters of the algorithm defining key feature vectors for both explosive and non-explosive materials via systematic experimentation and measurements. Receiver operating characteristic (ROC) curves are estimated showing the trade-off between detection/false alarm rates, and the results demonstrate the merit of this approach for advancing the performance of this technology. Furthermore, the algorithm is shown to enable not just improved detection, but also a capability for target or materials identification. Highlights Waveforms comprising sensor’s response to injected materials are exploited through a systematic study. A machine-learning based approach is applied to examine the sensor data. Results demonstrate much improved sensor performance by implementing an appropriate signal processing algorithm. Exploitation of sensor data by advanced signal processing can augment sensor performance without changing the hardware.


  • 주제어

    Sensor .   Explosives detection .   Identification .   Signal processing .   Performance improvement.  

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