图 1 单料烟主成分分析（PCA）PC1-PC2判别图
由图1可得，7个样品之间表现出显著差异，沿着PC1轴由左到右大体可分为3类：邵阳B2F、邵阳C3F位于最左侧，郴州B2F、郴州C3F位于最右侧，隆回B2F、郴州B3F、隆回C3F位于中间，且郴州B3F与隆回C3F距离较近，说明邵阳B2F、邵阳C3F与郴州B2F、邵阳C3F抽吸品质差异显著，郴州B3F与隆回C3F抽吸品质较为相似。在同一产地的上部叶（B）与中部叶（C）之间，隆回产地不同部位间的差异大于邵阳或郴州产地不同部位间的差异。产地的不同可以在一定程度上区分样品。
3.2 电子鼻分析
3.2.1 电子鼻雷达图
图 2 单料烟烟丝电子鼻雷达图
注：s1:郴州B2F s2:郴州B3F s3:郴州C3F s4:隆回B2F
s5:隆回C3F s6:邵阳B2F s7:邵阳C3F
由烟丝电子鼻指纹雷达图可得：七种样品除TA/2、T40/1、T40/2、P10/2、LY2/gCT等传感器上的信号差异不大外，其余13根传感器上的信号显示出明显差异，说明七种烟叶之间存在一定的差异性。
图 3 单料烟烟气电子鼻雷达图
注：n1:郴州B2F n2:郴州B3F n3:郴州C3F n4:隆回B2F
n5:隆回C3F n6:邵阳B2F n7:邵阳C3F
由烟气电子鼻雷达图可得，烟气样品在18根传感器上的响应值存在一定差异，郴州B2F和郴州B3F的响应明显强于其余样品。由于不同烟气的风味物质组成及含量不同，传感器的响应不同。说明了七种烟叶烟气之间存在一定的差异性。雷达图虽然直观，但定量性较差，需要用统计方法对传感器数据进行处理。
3.2.2 基于电子鼻的主成分分析（PCA）
表 5 烟气电子鼻信号数据主成分分析解释的总方差
成份 初始特征值
合计 方差的 % 累积 %
1 15.477 85.982 85.982
2 1.714 9.524 95.505
3 .723 4.017 99.522
4 .048 .268 99.790
5 .023 .126 99.916
6 .015 .084 100.000
对电子鼻传感器的烟气成分信号数据进行主成分分析，结果见表5。第一个主成分和第二个主成分的累积贡献率为95.05% (> 85%)，几乎已经包含了全部评吸信息，其他主成分贡献率远小于前两个主成分。根据PC1和PC2得分可作出二文判别图。本文来自辣%文,论.文/网，
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图 4 单料烟烟气电子鼻主成分分析PC1-PC2判别图
由图4可以看出，邵阳B2F、邵阳C3F位于得分图的右侧，而郴州B2F、郴州C3F、郴州B3F、隆回C3F位于图的左侧，隆回B2F位于中间。隆回C3F的位置接近于郴州B2F、郴州B3F，说明隆回C3F的品质特征与郴州B2F、郴州B3F类似。以上结果与感官分析结果一致，证实了电子鼻分析与感官评价的一致性。
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