用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf
2024-01-17 15:03:29
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为了减小激光外差干涉纳米测量的非线性误差,必须明确检偏器旋转误差对非线性误差的影响机理与消除方法。通过分析激光外差干涉检偏器旋转误差对非线性误差的影响,推导出检偏器旋转误差对非线性误差一次谐波和二次谐波的影响模型。仿真结果表明,当存在激光束椭圆偏振时,检偏器旋转误差对非线性误差的影响很小；当存在偏振分光镜旋转误差时,检偏器旋转误差引起的非线性误差不增加二次谐波分量,但增大了非线性误差一次谐波分量,严重影响非线性误差的大小,当偏振分光镜旋转误差为3°时,检偏器旋转误差从0°增加到5°,非线性误差从0.14 nm增大到0.97 nm。
2022-07-19 18:37:45
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针对传统电涡流位移传感器非线性误差大、精度低的缺陷,对所开发的电涡流位移传感器,分别采用插值函数、最小二乘法和指数函数3种方法进行曲线拟合,并对3种拟合曲线进行误差分析。结果表明:指数函数拟合的曲线非线性误差最小,精度最高。
2022-04-26 18:16:35
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选用matlab对实验数据进行处理 在实验过程中通过差值的计算可以看出x~v关系为线性关系所以选择使用MATLAB进行线性拟合 %输入实验数据 x=[4.2,4.3,4.4,4.4,4.4,4.7,4.8,4.9,5.0,5.1]%自变量位移 y=[-44,1,39,79,125,164,208,247,289,333]%因变量电压 xmean=mean(x;ymean=mean(y; sumx2
2021-11-26 21:07:22
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为对传感器进行非线性校正以进一步提高其测量精度，提出了基于神经网络的校正办法。理论分析了传感器非线性误差的复杂性，并以位移传感器标定为例，详细介绍了传感器非线性校正的过程和方法。采用了最小二乘拟合、BP神经网络以及RBF网络三种方法进行校正，设计并实现了RBF网络的校正模型。实验结果证明，RBF网络的校正方法比BP网络校正方法精度提高了约44%，其补偿效果更优，且其在传感器种类变化或环境影响较大的情况下比最小二乘拟合更具非线性补偿优势。
2021-10-23 13:33:52
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