气味的检测和分析在不同应用中经常用来评估各种技术。传统的化学分析方法，如气相色谱法、液相色谱法等，虽然可靠但昂贵、耗时，不适合实时监测。近年来，电子鼻技术迅速发展，包括基于热学、光学、重力学和电化学的传感方法。其中，表面等离子共振成像技术在气相检测方面表现卓越。

这些电子仪器模仿人类嗅觉，在气味识别、环境监测、医疗诊断和食品质量监测方面显示出潜力。多篇论文已关注电子鼻在葡萄酒气味识别方面的重要性。

对来自传感器阵列的葡萄酒变质数据的分析显示，即使考虑到气体吸附和解吸阶段的传感器响应，单个传感器的数据也能实现合理水平的气味检测。例如：

(i) MQ-3对乙醇高度敏感，对汽油敏感性低;

(ii) MQ-4对CH4和天然气高度敏感;

(iii) MQ-6对液化石油气、异丁烷和丙烷高度敏感。

金属氧化物传感器响应因器件不同而异，可通过测量电阻值和瞬态传感器特性的差异来观察。在电子鼻结构中，同一系列传感器可用于气味识别任务。

采用主成分分析(PCA)的传感器变换特征提取方法，考虑所有传感器特征并选择最优五个特征进行主成分分析。四个葡萄酒类别通过颜色标记：LQ-低品质、AQ-平均品质、HQ-高品质和Ea-稀释乙醇。