通过人体呼气中丙酮含量的分析是快速诊断糖尿病的一种新方法.针对目前没有专门直接检测丙酮的传感器,提出了通过间接检测丙酮转化的一氧化碳确定丙酮含量的方法,并将电场用于提高丙酮的转化效率.为了克服病人呼气中少量氢气和甲烷对检测信号的影响,采用了神经网络技术对传感器信号进行智能处理,通过对混合气体样本的训练,确定丙酮气体的分析算法.实验证明,这种检测和信号处理方法可以较好地实现丙酮的分析,这项研究成果对糖尿病的早期检查和快速诊断具有重要的应用前景.

在分析氢离子敏场效应传感器（H^＋-ISFET）的结构特性与测量原理基础上，采用单片机技术，对传感器的信号进行了智能处理，主要是对检测过程中瞬态波动产生的异常信号进行剔除，对环境温度的影响进行补偿，由此可以提高氢离子检测的可靠性和测量精度。

本文提出了一种利用单片机分析丙酮蒸汽的数字分析仪。利用光解和催化转化作用快速对丙酮蒸汽进行分解，使其转化为CO2，再利用电化学原理检测CO2含量，从而实现对丙酮的间接检测。采用A／D转换器和单片机对采集到的模拟信号进行处理，并以数字的形式显示丙酮浓度。