热电偶传感器的一种非线性补偿方法

本介绍最小二乘法在热电偶传感器线性化中的应用。编写应用程序，给出拟合表达式，最后根据拟合表达式给出用线性放大器、平方放大器及加法器等实现利用热电偶进行温度测量的线性化处理的电路结构。结果表明此方法较好地解决了热电偶传感器非线性误差问题。     

基于切比雪夫神经网络模块实现热电偶热电特性线性化

提出了利用切比雪夫 (Chebyshev)神经网络模块SN970 1对热电偶传感器非线性特性线性化的硬件实现方法 ,并介绍了SN970 1的训练方法。计算机仿真结果表明 ,利用该方法计算结果比常用的最小二乘拟合法更准确。该方法不仅提高了计算准确度 ,而且整个计算完全由硬件电路实现 ,不占用CPU开销时间     

基于LSM分段拟合技术的喷墨输出反馈控制研究

各单色通道保持线性输出是喷墨打印机线性化校正的前提,以LSM(最小二乘法)的不足为启示,分析了LSM分段拟合技术的原理及特点,进而提出了针对图像的不同色调采用LSM分段拟合技术。实验分别采用LSM分段拟合技术和普通LSM拟合技术,拟合了喷墨打印机的反补偿曲线,再打印出反馈的应输入控制信息,最终评价比较了2种曲线模型下的输出样稿效果。结果表明:最小二乘法分段曲线拟合技术比普通最小二乘拟合技术更适用于喷墨输出反馈控制过程中。     

基于最小二乘法抛物线分段拟合修正热电阻测温系统的研究

铂电阻测温系统由于受铂丝均匀性及制造工艺、电路结构复杂、数据处理过程产生的随机误差等影响,精度很难提高,本文提出一种基于最小二乘法线抛物线分段拟合修正铂电阻测温系统误差方法,通过分段修正,确保铂电阻测温系统满量程误差控制在±0.05℃.     

基于最小截取二乘法的点云数据去噪方法研究

针对点云的去噪,本文提出一种基于最小截取二乘法的点云数据去噪方法,该方法采用最小截取二乘法分段拟合直线,拟合的直线受噪声点的干扰较小,具有较强的鲁棒性。实验结果表明,该算法具有良好的去噪效果,且能保留点云的细节特征。     

基于遗传算法和小波神经网络的传感器输出拟合方法研究

针对最小二乘法、分段线性化、神经网络等拟合方法的不足,提出了解决浓度传感器输出特性拟合的遗传神经网络方法,该方法首先使用遗传算法对浓度传感器的输出特性进行“粗拟合”,再用小波神经网络进行“细拟合”,提出遗传进化停滞算子与自适应变异方法,实验验证该方法的有效性.当环境条件发生变化时,只要测量几组数据对,该方法可自动重新训...     

通风机性能曲线的拟合算法

对通风机的离散试验数据,采用最小二乘法或三次样条插值法很难达到最佳的拟合曲线.为此提出采用一种新的延拓逼近法,实现通风机高精度性能曲线的拟合.实例的拟合结果表明:与最小二乘法和三次样条插值法相比,延拓逼近法在相同的插值次数条件下,由于利用分段插值区域周围结点的信息,可以实现全域的最佳拟合,具有更高的拟合精度.     

基于小波网络的非线性传感特性的线性化

针对最小二乘回归、几何逼近、分段线性化和神经网络等方法的不足 ,提出了实现非线性传感特性线性化的小波网络方法 ,给出了具体的算法和计算公式以及自适应确定小波基数目的方法 ,该方法可大大减小非线性误差 .应用实验 ,验证了该方法的有效性     

热电偶偏差热电势曲线拟合的研究与实现

针对R型热电偶在6个ITS90温标温度点的偏差热电势,分别用最小二乘法和切比雪夫法进行了多阶曲线拟合,并用Curve Expert软件验证了拟合系数的正确性,给出了多阶函数的拟合公式。     

基于移动最小二乘法的曲线曲面拟合

建立了一种基于移动最小二乘(MovingLeast-Squares,MLS)法的曲线曲面拟合方法。这种方法对传统的最小二乘(LS)法的作了比较大的改进,使生成的曲线曲面具有精度高、光滑性好等许多优点。详细介绍了移动最小二乘法的原理、应用和特点,并且给出了使用移动最小二乘法进行曲线曲面拟合的程序设计流程。最后给出了曲线拟合和空间散乱数据曲面拟合算例,将拟合结果与最小二乘拟合结果作了比较,分析了MLS拟合曲线曲面的光滑性和拟合质量,表明了该方法的优越性和有效性。