Nessuna di esse è utilizzata in tutto il mondo a causa delle notevoli variabili in gioco, correlate alle concentrazioni degli odori, alla loro variabilità, alle condizioni climatiche, e alla campionatura dei volumi. Tra i vari metodi abbiamo i metodi sensoriali (es. olfattometria dinamica) che permettono di avere uno screening preliminare delle sostanze presenti, ma non consentono di avere informazioni in merito al fastidio indotto \cite{v2012} , i metodi analitici (es. gascromatografia-spettrometria di massa (GC-MS), le fiale colorimetriche e rilevatori portatili multigas), che permettono il riconoscimento dei singoli composti costituenti la miscela odorosa, con una caratterizzazione quali – quantitativa ed infine risulta di estrema importanza la caratterizzazione ed identificazione degli odori tramite un sistema senso-strumentale (IOMS), noto anche con il termine di “naso elettronico” \cite{2016b} . Lo IOMS è uno strumento che ha lo scopo di combinare tra loro la sensibilità del naso umano, la misura oggettiva analitica, e la possibilità di essere utilizzato in continuo.
Lo IOMS funziona per effetto di acquisizione, elaborazione e predizione di dati \cite{Zarra_2019}. Molte ricerche sono ancora in corso per ottimizzare i diversi aspetti. \cite{2016a}\cite{Giuliani_2014}
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}\cite{ac2012} , 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}