样品：茶叶样品为2017年4月河南信阳浉河所摘采的信阳毛尖明前茶，由专业生产茶叶的厂家按摊放、杀青、揉捻、解块、理条、初烘、摊凉、复烘工艺流程进行加工。品质由高到低分别为特级、一级和二级（t1、t2、t3），实验前各等级茶叶用锡纸袋密封包装，置于－4 ℃贮藏。
仪器：pen 3型便携式电子鼻由德国airsense公司生产；sa402b电子舌分析系统由日本insent公司生产
检测指标：茶叶挥发性气味和茶汤滋味成分
检测过程：
茶叶气味的电子鼻检测：3 个等级茶叶每个等级有5 个平行样本，每个平行样本取3 份共15 个子样本，每个子样本为5 g（精确到0.01 g），共45 个子样本。每个子样本分别放入250 ml烧杯中双层薄膜密封静置45 min。顶空取样，电子鼻每隔1 s采样1 次，连续采样60 s，清洗时间50 s，可以基本使传感器响应恢复初始状态，在室温25 ℃完成。
茶叶滋味的电子舌检测：3 个等级茶叶每个等级有5 个平行样本，每个平行样本取3 份共15 个子样本，每个子样本为5 g（精确到0.01 g），共45 个子样本。每个子样本分别加入250 ml的100 ℃热水冲泡5 min后过滤成为实验所用茶汤，茶水比1∶50（g/ml），冷却至室温（（25±2）℃）后进行电子舌数据采集，清洗时间5.5 min，传感器自检时间30 s，样品测试时间30 s，测量回味30 s。
实验结果：为实现茶叶品质和化学成分快速鉴别和预测，采用电子鼻与电子舌联用技术对信阳毛尖茶茶叶挥发性气味和茶汤滋味成分进行检测分析。对电子鼻与电子舌联用的响应值进行主成分分析，结果显示电子鼻与电子舌数据融合可提高对茶叶样品区分度。通过电子鼻与电子舌响应的融合数据，对茶叶样品中茶多酚、ka啡碱含量建立预测模型。结果表明，多元线性回归、多元线性逐步回归、二次多项式逐步回归模型中回归系数*（p＜0.01），其中二次多项式逐步回归模型效果*，茶多酚建模集和验证集的决定系数分别为0.999、0.975，均方根误差分别0.083、0.174；ka啡碱建模集和验证集的决定系数分别为0.985、0.978，均方根误差分别为0.015、0.048。电子鼻/舌联用可对茶叶品质和理化成分进行很好地分析和预测。
结论：电子鼻与电子舌联用可从嗅觉与味觉2 个角度对茶叶品质进行评判，丰富了茶叶的特征信息，能有效提高对茶叶样品的分离度。