Conclusione

Ricerche condotte sulla possibilità di ottimizzazione ed incrementare l’affidabilità del sistema, dimostrano come i sistemi di feature extraction rappresentano uno degli elementi sui quali agire. Difatti, in casi sperimentali che hanno adottato il sistema senso-strumentale di monitoraggio in continuo delle emissioni odorigene (IOMS) brevettato dal gruppo di ricerca del SEED, dell’Università degli Studi di Salerno, denominato seedOA 2.0 \cite{v2014} \cite{2012c} , con riferimento ad un impianto di depurazione delle acque reflue a scala reale si evince una percentuale diversa di corretta classificazione in uscita dei campioni addestrati, in relazione ad una diversa scelta di tecnica di feature extraction nell’ambito della elaborazione dei dati di acquisizione.  
In particolare, nei casi esaminati, la tecnica DVR mostra le migliori performance in termini di classificazione e quantificazione.
Sulla base dei risultati ottenuti si è potuto inoltre dimostrare come il sistema IOMS seedOA 2.0 risulta sicuramente uno strumento valido, in grado di classificare e quantificare gli odori in modalità continua ed oggettiva\cite{Naddeo_2012}\cite{2012}\cite{2012a}\cite{v2013}.