當樣品的氣味通過真空泵被吸入到傳感器的氣室中，在200～400℃下與各個傳感器發生作用，樣品的“氣味指紋”可以被傳感器感知并通過特殊的智能模式識別提取。利用不同樣品的不同“氣味指紋”信息，就可以對不同的氣味樣品進行檢測、區分和辨識。

 

　　電子鼻是模仿生物的嗅覺感受機制研制出來的，電子鼻系統中的傳感器陣列即相當于生物系統中的嗅覺感受細胞，能感受不同的氣味物質，將采集到的氣體指紋信息輸入電腦；電腦代替了生物系統中的大腦功能，通過軟件進行分析處理，區分辨識不同性質物質的整體特征，然后給出各個物質的感官信息。

 

　　在電子鼻應用過程中，需要多元數理統計系統對電子鼻采集特征數據進行分析，大數據算法對其使用效果至關重要，只有通過專業的數據統計分析系統才能深入地、完全地提取并解釋數據信息，還可以有效減少實驗誤差數據對結果的影響，得到科學的、可視化的實驗結果。

 

　　LOADING分析方法，是把傳感器的信息點作為一個分析數據點，那10個傳感器就有10個分析數據點，而這10個信息數據點在二維的區分貢獻率坐標上所處的位置可以看出某個傳感器在主成分分析過程中的區分貢獻率的狀況，該方法可以適用所有樣品的分析。