消除系统误差的软件算法的研究
减免系统误差的方法

减免系统误差的方法
首先,要减免系统误差,我们需要对数据采集和处理过程进行严格的控制和规范。
在数据采集阶段,应确保采集设备的准确性和稳定性,避免因设备故障或不良条件导致的误差。
在数据处理过程中,应建立严格的数据处理流程和规范,确保数据的准确性和一致性。
此外,还应对数据进行多次重复实验,以验证数据的可靠性和稳定性,从而减少系统误差的影响。
其次,要减免系统误差,我们需要对实验条件和环境进行严格的控制和调节。
实验条件和环境的变化会对实验结果产生影响,导致系统误差的产生。
因此,在实验过程中,应尽量控制实验条件和环境的稳定性,避免外部因素对实验结果的影响。
同时,还应对实验条件和环境进行充分的调节和优化,以减少系统误差的产生。
此外,要减免系统误差,我们还可以采用一些先进的数据处理和分析方法。
例如,可以利用先进的数据处理软件和算法,对数据进行高效的处理和分析,提高数据处理和分析的准确性和可靠性。
同时,还可以采用一些先进的数据校正和修正方法,对数据进行精细的校正和修正,从而减少系统误差的影响。
综上所述,减免系统误差的方法包括严格控制和规范数据采集和处理过程,对
实验条件和环境进行严格的控制和调节,以及采用先进的数据处理和分析方法。
通过这些方法的应用,我们可以有效地减少系统误差的影响,提高数据处理和分析的准确性和可靠性,为科研工作和实验研究提供更加可靠的数据支持。
偏差处理程序

偏差处理程序摘要:偏差处理程序是一种用于管理、监测和处理数据中的偏差的计算机程序。
偏差是指在数据分析、实验或测量中发现的与预期值之间的差异。
偏差处理程序可以帮助用户识别和分析偏差,并提供相应的解决方案。
本文将介绍偏差处理程序的基本原理、功能和应用。
1. 引言在数据分析、实验或测量中,偏差是一种常见的现象。
它们代表了实际结果与预期结果之间的差异,可能由多种因素引起,如测量误差、实验条件变化、数据处理错误等。
偏差处理程序的目标是识别和处理这些偏差,以确保数据的准确性和可靠性。
2. 基本原理偏差处理程序基于数据的分析和比较,通过与预期结果进行对比来识别偏差。
它可以通过各种统计方法、模型或算法来分析数据,并计算出相应的偏差值。
偏差处理程序还可以将偏差结果可视化,以便用户更直观地理解数据的偏差情况。
3. 功能偏差处理程序通常具有以下功能:3.1 偏差检测:通过对数据进行分析和比较,检测数据中的偏差情况。
它可以自动识别可能存在的异常值、离群点或数据分布的偏离。
3.2 偏差分析:对检测到的偏差进行详细的分析和解释。
根据偏差的类型和程度,偏差处理程序可以帮助用户定位问题的根源,并提供相应的解决方案。
3.3 偏差修正:根据分析结果提供相应的修正措施。
偏差处理程序可以根据不同的情况,提供相应的建议和指导,帮助用户修正数据中的偏差。
3.4 偏差监测:连续监测和追踪数据的偏差情况。
偏差处理程序可以定期或实时地监测数据,并生成报告或警告,帮助用户及时发现和解决偏差。
4. 应用偏差处理程序在各个领域中都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用案例:4.1 生产制造:在生产过程中,偏差处理程序可以监测和分析生产数据,帮助用户及时发现和修正生产线上的偏差,提高产品质量和生产效率。
4.2 实验研究:在科学研究和实验中,偏差处理程序可以分析实验数据,检测和修正可能存在的偏差,提高实验的准确性和可信度。
4.3 数据分析:在数据分析和挖掘中,偏差处理程序可以帮助用户识别和处理数据中的偏差,提高数据分析的准确性和可靠性。
毕业设计(论文)-lms及rls自适应干扰抵消算法的比较[管理资料]
![毕业设计(论文)-lms及rls自适应干扰抵消算法的比较[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/e45ae55891c69ec3d5bbfd0a79563c1ec4dad715.png)
前言自适应信号处理的理论和技术经过40 多年的发展和完善,已逐渐成为人们常用的语音去噪技术。
我们知道, 在目前的移动通信领域中, 克服多径干扰, 提高通信质量是一个非常重要的问题, 特别是当信道特性不固定时, 这个问题就尤为突出, 而自适应滤波器的出现, 则完美的解决了这个问题。
另外语音识别技术很难从实验室走向真正应用很大程度上受制于应用环境下的噪声。
自适应滤波的原理就是利用前一时刻己获得的滤波参数等结果, 自动地调节现时刻的滤波参数, 从而达到最优化滤波。
自适应滤波具有很强的自学习、自跟踪能力, 适用于平稳和非平稳随机信号的检测和估计。
自适应滤波一般包括3个模块:滤波结构、性能判据和自适应算法。
其中, 自适应滤波算法一直是人们的研究热点, 包括线性自适应算法和非线性自适应算法, 非线性自适应算法具有更强的信号处理能力, 但计算比较复杂, 实际应用最多的仍然是线性自适应滤波算法。
线性自适应滤波算法的种类很多, 有RLS自适应滤波算法、LMS自适应滤波算法、变换域自适应滤波算法、仿射投影算法、共扼梯度算法等[1]。
其中最小均方(Least Mean Square,LMS)算法和递归最小二乘(Recursive Least Square,RLS)算法就是两种典型的自适应滤波算法, 它们都具有很高的工程应有价值。
本文正是想通过这一与我们生活相关的问题, 对简单的噪声进行消除, 更加深刻地了解这两种算法。
我们主要分析了下LMS算法和RLS算法的基本原理, 以及用程序实现了用两种算法自适应消除信号中的噪声。
通过对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现, 给出了这两种算法性能的综合评价。
1 绪论自适应噪声抵消( Adaptive Noise Cancelling, ANC) 技术是自适应信号处理的一个应用分支, 年提出, 经过三十多年的丰富和扩充, 现在已经应用到了很多领域, 比如车载免提通话设备, 房间或无线通讯中的回声抵消( AdaptiveEcho Cancelling, AEC) , 在母体上检测胎儿心音, 机载电子干扰机收发隔离等, 都是用自适应干扰抵消的办法消除混入接收信号中的其他声音信号。
验证马吕斯定律实验报告

验证马吕斯定律实验报告用Origin进行线性拟合并修正系统误差——以“验证马吕斯定律”实验为例主要包含的内容:介绍了用Microcal Origin软件进行实验数据处理与线性拟合并进行系统误差修正的具体方法。
以验证马吕斯定律实验中入射光振动方向与检偏器主截面之间的夹角θ和通过光电探测器探测到的光电流强度Iθ的数据处理以及Iθ~cos2θ线性拟合为例,并找出系统误差,对测量结果进行修正,展现了Origin软件的便捷、高效、直观等优点。
对于线性曲线拟合,常用的方法有作图法,即在作图纸上人工拟合直线,此方法很方便,但却不是一种建立在严格的统计理论基础上的数据处理方法。
在作图纸上人工拟合直线时存在一定的主观随意性,难免会增大误差。
而最小二乘法是数据线性拟合中最常用的一种实验数据处理方法。
但是,如果运用最小二乘法手工计算拟合参数值,所需的计算比较繁琐,且容易出错。
现在计算机中的Excel或是Origin等数据图像分析软件中,在进行线性拟合时大都选用了最小二乘法算法。
运用计算机软件进行数据处理和作图,有着简便快速、精确度更高的优点,这也是信息时代发展的要求。
本文将选用验证马吕斯定律实验为例,介绍运用Origin 软件进行实验数据线性拟合的具体方法,并通过Origin软件处理实现消除系统误差。
用Origin实现实验数据的线性拟合下面是以验证马吕斯定律实验为例,说明Origin在运用最小二乘法算法进行实验数据线性拟合的方法步骤。
数据输入与处理首先将得到的实验数据输入Origin的工作表worksheet中.按其默认设置打开一个工作表窗口,在本文实验中共有11组数据,将其输入工作表中,如图2中A (X1) , I1 (Y1) , I2 (Y1) , I3 (Y1) 所示。
然后在工作表中通过Column/Add New Column新增一列,命名为B (X2) 用于存放夹角θ的余弦的平方.选中Column B (X2) ,右击然后选Set Column Values将跳出一个窗口,然后在编辑窗口输入Column B (X2) 的赋值运算公式:Col (B) =cos (Col (A) *pi/180) ^2, 点击OK,则可快速求得夹角θ的余弦的平方。
嵌入式智能控制系统中的误差分析和校正研究

嵌入式智能控制系统中的误差分析和校正研究随着科技的高速发展,人们对于计算机和控制技术的应用越来越广泛和深入,嵌入式智能控制系统成为了现代工业生产和科研的必备工具。
然而,这些系统在实际应用中难免会因为外部环境的干扰和内部组件的耗损等原因发生一定程度的误差,如何对这些误差进行分析和校正,以提高系统的精度和可靠性,成为了当前嵌入式智能控制领域的研究热点之一。
一、误差分析的基本概念对于嵌入式智能控制系统而言,误差分析是指通过对系统的输入和输出数据进行分析,得出系统的误差来源和误差大小等信息的过程。
在实际应用中,误差分析可以对控制系统的性能进行评估和改进,同时也是校正误差的重要基础。
误差分析主要包括以下几个方面:1、量测误差分析:量测误差是指由于检测器、传感器等量测设备本身的精度限制或环境因素干扰所产生的误差。
对于嵌入式智能控制系统而言,量测误差是影响系统精度的一个主要因素,因此必须认真进行分析和消除。
2、处理误差分析:处理误差是指由于系统软硬件部件的响应速度、算法精度等方面的限制所引起的误差。
在误差分析中,处理误差通常是难以避免的,但可以通过合理的系统设计和参数优化等方式来减小误差的影响。
3、噪声误差分析:噪声误差是指由于外部环境噪声、电磁干扰等对控制信号和数据的干扰所引起的误差。
在实际应用中,噪声误差也是影响系统稳定性和精度的一个主要因素,需要进行有效的分析和抑制。
二、误差校正的方法误差校正是指通过对误差进行定位和量化,采取相应的校正措施,使得控制系统的精度得到进一步提高和稳定。
基于误差分析得到的信息,通常有以下几种误差校正方法:1、传感器校正:传感器是控制系统中常见的量测设备,其精度的高低直接影响系统的控制精度。
因此,在系统运行前或者运行中,需要对传感器进行定期的校准和检验。
传感器校准的方法包括零点校准、满量程校准和非线性校准等。
2、系统参数校正:系统参数校正是指对于嵌入式智能控制系统中涉及到的关键参数进行校正,如调节增益、滤波器带宽、控制周期等。
自控实验报告中三线性系统校正的最优化问题及算法研究

自控实验报告中三线性系统校正的最优化问题及算法研究三线性系统是一类特殊的线性系统,其特点是系统的输出响应与输入信号之间存在着三个变量之间的线性关系。
在自控实验中,三线性系统的校正是一个重要的问题,涉及到如何确定最优化的校正策略和算法。
本文针对三线性系统校正的最优化问题进行研究,探讨了相关的算法和方法。
首先,我们介绍了三线性系统的基本原理和数学模型。
然后,我们讨论了三线性系统中的最优化问题,并提出了一种基于优化算法的校正方法。
在三线性系统的校正过程中,最优化问题的关键是确定最小化误差的策略。
为了实现这一目标,我们可以考虑使用梯度下降算法或者遗传算法等优化算法。
梯度下降算法是一种迭代的优化方法,通过不断更新模型参数的值来逼近最小化误差。
遗传算法则是一种模拟自然进化过程的优化算法,通过遗传操作来搜索最优解。
针对三线性系统校正的最优化问题,我们提出了一种基于梯度下降算法的校正方法。
具体步骤如下:1. 确定目标函数:根据校正的目标,我们可以建立一个最小化误差的目标函数。
这个目标函数可以是校正误差的平方和,也可以是其他合适的度量标准。
2. 初始化参数:根据三线性系统的特点,我们需要确定一组合适的参数作为初始值。
这些参数可以通过实验测量或者经验确定。
3. 迭代更新参数:使用梯度下降算法,以目标函数的负梯度方向更新参数的值。
通过迭代更新,逐步逼近最小化误差的参数组合。
4. 收敛判断:在迭代更新的过程中,需要判断是否达到了收敛条件。
通常可以设定一个阈值,当目标函数的变化小于该阈值时,认为算法已经收敛。
5. 结果分析与评估:根据最终得到的参数组合,进行结果分析和评估。
可以通过计算误差指标或者比较实验数据与模型输出的差异来评估校正效果。
除了基于梯度下降算法的方法,我们还可以尝试使用其他优化算法来解决三线性系统校正的最优化问题。
例如,可以使用遗传算法进行参数优化,或者利用粒子群算法等智能优化算法来寻找最优解。
综上所述,三线性系统校正的最优化问题是自控实验中的重要问题。
系统误差校正技术

物联网在误差校正中的应用
实时监测
物联网技术可以实现实时监测,获取实时的观测和测量数据,及 时发现和校正系统误差。
数据融合
物联网可以实现多源数据的融合,将不同来源的数据进行整合和 比对,提高数据的质量和可靠性。
边缘计算
物联网可以实现边缘计算,在数据源附近进行计算和校正,降低 数据传输成本和提高响应速度。
读数误差
操作人员的主观判断或视觉误差 可数据进行处理时,由于人 为错误导致数据失真或误差。
03 系统误差校正技术分类
开环校正技术
01 02
定义
开环校正技术是一种基于系统输入和期望输出的比较来进行误差校正的 方法。它通过调整系统参数或增益来减小或消除误差,但不对系统的输 出进行反馈控制。
特点
自适应校正技术具有很强的自适应性和鲁棒性,能够自动适应各种复杂环境和变化条件。但自适应校正技术算法复杂 ,实现起来较为困难。
应用
自适应校正技术常用于一些高性能的控制系统,如卫星控制系统、导弹制导系统等。
04 系统误差校正方法
硬件校正方法
硬件校正方法是通过调整或更换 系统中的硬件设备来消除或减小
特点
开环校正技术简单、易于实现,但仅适用于系统参数已知且恒定的场合, 对系统参数变化和外部干扰的适应性较差。
03
应用
开环校正技术常用于一些简单的控制系统,如温度控制系统、液位控制
系统等。
闭环校正技术
定义
闭环校正技术是一种基于系统输出的反馈信息来进行误差校正的方法。它通过比较实际输 出与期望输出,根据偏差信号调整系统参数或增益,以减小或消除误差。
优化工程设计
在工程设计中,测量数据的准确性对于产品的性能和安全 性至关重要。通过系统误差校正技术,可以优化工程设计 ,提高产品的性能和安全性。
pid控制实验报告

pid控制实验报告引言:PID(Proportional-Integral-Derivative)控制是一种常用的控制算法,广泛应用于自动控制系统中。
PID控制器通过不断调整控制量,使得被控对象的输出尽可能接近所期望的目标值。
本文将对PID控制实验进行详细介绍。
实验目的:通过实验,掌握PID控制器的基本原理和工作方式,熟悉PID 参数的调节方法,了解PID控制器在不同系统中的应用。
实验器材:1. 一台计算机2. 编程软件(如MATLAB)3. 实验装置(可选项,如温度控制装置、电机等)实验步骤:1. 确定实验对象:可以选择温度控制装置、水位控制装置或电机等,根据实际需求进行选择。
2. 设计PID控制器:根据实验对象的特性和目标,设计合适的PID控制器,包括确定比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD。
3. 参数调节:通过试验和分析,调节PID参数,使得控制系统的性能最优。
4. 实验记录和分析:记录实验数据,并进行分析,评估PID控制器的性能和稳定性。
实验结果:实验结果将根据实际情况有所不同,这里以温度控制装置为例进行讨论。
1. 初始状态:实验开始时,温度控制装置处于初始状态,温度与目标温度存在误差。
2. 比例控制作用:PID控制器根据比例系数KP对误差进行处理,并输出相应的控制量。
当误差较大时,控制量较大,加快系统的响应速度。
随着误差减小,控制量逐渐减小,使系统温度逐渐接近目标温度。
3. 积分控制作用:当误差存在积累时,积分控制作用发挥作用,通过积分系数KI 对误差进行处理。
积分控制可以消除稳态误差,使得系统温度更加稳定。
4. 微分控制作用:微分控制主要处理误差的变化率,通过微分系数KD对误差变化的斜率进行处理。
微分控制可以提高系统的稳定性和响应速度。
5. 参数调节:在实验过程中,根据实际的系统响应和性能要求,通过试验和分析逐步调节PID参数,使得系统的控制响应更加稳定和准确。
实验分析:PID控制器在实验中的表现取决于PID参数的选择和调节。
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消除系统误差的软件算法的研究摘要:一般而言,由于测量步骤的不尽完善会引起测量结果的误差,其中有的来自系统误差,有的来自随机误差。
随机误差被假设来自无法预测的影响量或影响的随机的时间和空间变异。
系统误差和随机误差一样无法删除,但是通常我们可以采用适当的算法来降低系统误差对测量结果的影响。
本文探讨了几种消除系统误差的软件算法。
关键词:系统误差;零位误差;增益误差;非线性校正Research of Software algorithms to eliminate systematic errorsLou Benyue(School of Information and Electrical Engineering of CUMT,Xuzhou,Jiangsu 221008) Abstract:Generally speaking, measurement errors may be caused by imperfect measurement, some of them come from systematic errors, some from random error. Random error is assumed to come from the impact can not be predicted or influence the amount of random variation in time and space. Systematic error and random error all can not be deleted, but usually we can use appropriate algorithms to reduce system errors on the measurement results.Several software algorithms which can eliminate systematic errors was discussed in this article.Keywords:Systematic error; zero error; gain error; non-linear correction0引言系统误差(Systematic error)又叫做规律误差。
它是在一定的测量条件下,对同一个被测尺寸进行多次重复测量时,误差值的大小和符号(正值或负值)保持不变;或者在条件变化时,按一定规律变化的误差。
认识系统误差产生原因,重点是系统非线性校正,关键是建立误差模型。
我们往往无法预先知道误差模型,只能通过测量获得一组反映被测值的离散数据,利用这些离散数据建立起一个反应被测量值变化的近似数学模型(即校正模型)。
有时即使有了数学模型,例如n次多项式,但其次数过高,计算太复杂、太费时,常常要从系统的实际精度要求出发,用逼近法来降低一个已知非线性特性函数的次数,以简化数学模型,便于计算和处理。
因此,误差校正模型的建立,包括了由离散数据建立模型和由复杂模型建立简化模型这两层含义。
1系统误差分析(几个概念的介绍)系统误差:是指在相同条件下,多次测量同一量时其大小和符号保持不变或按一定规律变化的误差。
恒定系统误差:校验仪表时标准表存在的固有误差、仪表的基准误差等;变化系统误差:仪表的零点和放大倍数的漂移、温度变化而引入的误差等;非线性系统误差:传感器及检测电路(如电桥)被测量与输出量之间的非线性关系。
这些方法是较为常用的有效的测量校准方法,可消除或消弱系统误差对测量结果的影响。
2仪器零位误差和增益误差的校正方法由于传感器、测量电路、放大器等不可避免地存在温度漂移和时间漂移,所以会给仪器引入零位误差和增益误差。
需要输入增加一个多路开关电路。
开关的状态由计算机控制。
图1 自动校正电路零位误差的校正方法在每一个测量周期或中断正常的测量过程中,把输入接地(即使输入为零),此时整个测量输入通道的输出即为零位输出(一般其值不为零)N0;再把输入接基准电压Vr 测得数据Nr ,并将N0和Nr 存于内存;然后输入接Vx ,测得Nx ,则)(00N N N N v v x r rx --=测量结果可用上式计算出来。
增益误差的自动校正方法其基本思想是测量基准参数,建立误差校正模型,确定并存储校正模型参数。
在正式测量时,根据测量结果和校正模型求取校正值,从而消除误差。
需要校正时,先将开关接地,所测数据为X0,然后把开关接到Vr ,所测数据为X1,存储X0和X1,得到校正方程:Y=A1X+A0 A1=Vr/(X1-X0) A0=Vr X0/(X0-X1)这种校正方法测得信号与放大器的漂移和增益变化无关,降低了对电路器件的要求,达到与Vr 等同的测量精度。
但增加了测量时间。
3 系统非线性校正图2 系统非线性校正原理图3.1 校正函数法如果确切知道传感器或检测电路的非线性特性的解析式y=f(x),则就有可能利用基于此解析式的校正函数(反函数)来进行非线性校正。
例:某测温热敏电阻的阻值与温度之间的关系为:⎰=⋅=︒)(/25T e R R T C T βα()[])()/(ln /T T T R F R R T =⋅=αβ()[])/(ln //25C R k N k N F T z ︒⋅⋅===αβT C T R R /)ln(ln 25βα︒⋅=RT 为热敏电阻在温度为T 的阻值;α和β为常数,当温度在0~50℃之间分别约为1.44×610-K 和4016K 。
3.2 代数插值法建模代数插值:设有n+1组离散点:(x0,y0),(x1,y1),…,(xn,yn),x ∈[a ,b]和未知函数f(x),就是用n 次多项式去逼近f(x),使Pn(x)在节点xi 处满足0111)(a x a x a x a x P n nn n n ++⋅⋅⋅++=--系数an ,…,a1,a0应满足方程组i i i n y x f x P ==)()( i =0,1,…,n⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=++⋅⋅⋅++=++⋅⋅⋅++=++⋅⋅⋅++----∙∙∙--nn n n n n n y a x a x a x a y a x a x a x a y a x a x a x a n n n n nn nn n 01110110011111111110100 用已知的(xi, yi ) (i = 0, 1, …, n)去求解方程组,即可求得ai(i = 0, 1, …, n),从而得到Pn(x)。
即为求出插值多项式的最基本的方法。
对于每一个信号的测量数值xi 就可近似地实时计算出被测量。
yi = f(xi)≈Pn(xi)最常用的多项式插值有:线性插值和抛物线(二次)插值。
提高插值多项式的次数可以提高校正准确度可采用提高校正精度的另一种方法—分段插值法:等距节点分段插值和不等距节点分段插值两类。
3.3 曲线拟合法建模曲线拟合,就是通过实验获得有限对测试数据(xi, yi ),利用这些数据来求取近似函数y=f(x)。
式中x 为输出量,y 为被测物理量。
与插值不同的是,曲线拟合并不要求y=f(x)的曲线通过所有离散点(xi,yi ),只要求y=f(x)反映这些离散点的一般趋势,不出现局部波动。
最小二乘法连续函数拟合自变量x 与因变量y 之间的单值非线性关系可以用自变量x 的高次多项式来逼近m x a x a a y m +⋅⋅⋅++=10对于n 个实验数据对(xi ,yi )(i =1,2,…,n ),则可得如下n 个方程1101210211101)()()(21V x a x a a y V x a x a a y V x a x a a y m n mm m n n m m =+⋅⋅⋅++-=+⋅⋅⋅++-=+⋅⋅⋅++-∙∙∙min ][),,,(210121→-==⋅⋅⋅∑∑∑===n i mj ji ni i x a y V a a a jimϕ02211=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--=∂∂∑∑==ni j i n j ji x x a y a j i k ϕ ⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋅⋅⋅=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋅⋅⋅⋅⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑++i i i i mi iy x y x y a a a x x x xxx x xnm i m i m i mi m iimi 102112 拟合多项式的次数越高,拟合结果的精度也就越高,但计算量相应地也增加。
若取m = 1,则被拟合的曲线为直线方程 y = a0 + a1x ,n 个实验数据对(xi ,yi )(i = 1,2,…,n )⎪⎭⎫ ⎝⎛-∆=∑∑∑∑====n i ni n i ni i i i i i y x x y x a 1111210⎪⎭⎫ ⎝⎛-∆=∑∑∑==-ni n i ni i i i i y x y x n a 111112112⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∆∑∑==n i ni ii x x n4系统误差的标准数据查表校正法当难以进行恰当的理论分析时,未必能建立合适的误差校正模型。
但此时可以通过实验,获得校正数据,然后把校正数据以表格形式存入内存。
实时测量中,通过查表来求得修正的测量结果。
实测值介于两个校正点之间时,若仅是直接查表,则只能按其最接近查找,这显然会引入一定的误差。
可进行如下误差估计,设两校正点间的校正曲线为一直线段,其斜率S=△X /△Y (注意,校正时Y 是自变量,X 是函数值),并设最大斜率为Sm ,可能的最大误差为△Xm=Sm △Y ,设Y 的量程为Ym ,校正时取等间隔的N 个校正点,则△Xm=SmY/N 点数越多,字长越长,则精度越高,但是点数增多和字节变长都将增加存储器容量。
5传感器温度误差的校正方法在高精度仪器仪表中,传感器的温度误差已成为提高仪器性能的严重障碍,对于环境温度变化较大的应用场合更是如此。
仅依靠传感器本身附加的一些简单的电路或其他装置来实现完善的传感器温度误差校正是困难且不便的。
但只要能建立起较精确的温度误差模型,就可能实现完善的校正。
温度本身就是一个需要检测的量,或在传感器内靠近敏感元件处附加一个测温元件(PN 二极管、热敏电阻)等。
它们的某些特性随温度而变化,经测温电路、ADC 后可转换为与温度有关的数字量,设为θ。
温度误差数学模型的建立,可采用前面已介绍的代数插值法或曲线拟合法等。
可采用如下较简单的温度误差校正模型:θθ∆+∆+=10)1(a a y y cy 为未经温度校正的测量值;c y 为经温度校正的测量值;Δθ为实际工作环境与标准温度之差;a0和a1为温度变化系数(a1用于校正由于温度变化引起的传感器零位漂移,a0用于校正由于温度变化引起的传感器标度的变化)。