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傳感器非線性信號的智能處理與融合 版權信息
- ISBN：9787502451882
- 條形碼：9787502451882 ; 978-7-5024-5188-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
傳感器非線性信號的智能處理與融合 本書特色
本書針對經典和近代各種非線性信號(函數)擬合算法展開討論，重點放在我們所提出的創新擬合算法及在傳感器中的應用。本書在國際上首次發現“壓阻式壓力傳感器的電橋存在零點電漂移現象”，對此現象給予了定義并進行了理論分析，確定了該特性指標檢定方法；在國際上首次指出壓力傳感器的電橋的零點溫漂不僅僅與國外科學家所指出的“與電阻條的溫度非線性有關”，我們提出還與電阻條反向漏電有關；在國際上首次提出了一種“非線性信號規范化擬合法”。
傳感器非線性信號的智能處理與融合 內容簡介
本書介紹了壓力傳感器、圓環力敏傳感器、氧傳感器、有機蒸氣傳感器及其輸出的非線性信號。因傳感器是將輸入的非電量轉化為電學量的元件，要求將測得的電學量反演輸出并顯示為非電量，以達到測量的*終目的，這就要依靠除經典算法以外的各種先進的算法，例如規范化多項式擬合法、輸入-輸出的歸十算法、模擬退火算法、遺傳算法、蟻群算法、量子粒子群算法、神經網絡算法、模糊算法才能完成反演轉換。本書重點就是結合實際應用介紹這些算法，書中有的算法是本書作者獨創的。此外本書還介紹了不同非線性信號的自然和強制融合過程，從而可實現傳感器的補償，以提高其測量精度。
本書適合于信息、半導體、微電子、物理電子、電機、自動化等專業本科生、研究生及高校教師閱讀參考，也可供從事傳感器應用及計量、人臉圖像識別、機器人、電網調度、半導體材料等方面的工程技術人員參考。
傳感器非線性信號的智能處理與融合 目錄
1 傳感器中的非線性信號及其反演
1.1 傳感器中的非線性信號
1.1.1 壓力傳感器的零點電漂移特性指標
1.1.2 壓力傳感器的零點電漂移特性的理論分析
1.1.3 零點電漂移的利用和抑制
1.1.4 小結
1.2 反向漏電對熱零點漂移的影響
1.2.1 國外科學家提出的熱零點漂移模型
1.2.2 反向漏電流對熱零點漂移影響模型
1.3 壓力傳感器靈敏度電壓非線性分析
1.3.1 擴散電阻的理論模型
1.3.2 靈敏度電壓非線性理論分析
1.3.3 對靈敏度電壓非線性特性的模擬及實驗
1.3.4 小結
1.4 壓力傳感器零點電漂移與熱漂移特性的模擬
1.4.1 概述
1.4.2 利用pspice處理非線性電阻的方法
1.4.3 模擬結果
1.4.4 實驗結果
1.4.5 小結
1.5 氣敏傳感器的靈敏度非線性信號
1.5.1 以tio2膜為基的no2氣敏傳感器中的靈敏度非線性
1.5.2 新型智能tio2基的氧敏傳感器中的靈敏度非線性
1.5.3 zno薄膜的丙酮氣敏特性
1.6 轎車門二限位器疲勞試驗平臺與拉力傳感器的非線性信號
1.6.1 概述
1.6.2 疲勞實驗平臺機械結構
1.6.3 力傳感器的制作
1.7 非線性信號的反演
1.7.1 反演問題的困難
1.7.2 電阻率測量中的反演問題
2 經典非線性信號(函數)擬合法
2.1 *小二乘法
2.1.1 直線*小二乘法
2.1.2 曲線*小二乘法
2.2 牛頓插值法
2.2.1 牛頓插值法基本原理
2.2.2 用牛頓插值法對傳感器輸出的非線性信號進行反演
2.2.3 小結
3 近代非線性信號(函數)擬合法
3.1 matlab算法
3.1.1 曲線擬合
3.1.2 坐標點不在一條曲線上的擬合
3.2 模擬退火算法
3.2.1 模擬退火算法的模型
3.2.2 模擬退火算法的參數控制問題
3.2.3 模擬退火算法的應用
3.3 遺傳算法
3.3.1 遺傳算法定義
3.3.2 遺傳算法的特點
3.3.3 遺傳算法的一般過程
3.3.4 遺傳算法的運算過程
3.3.5 遺傳算法的應用
3.4 非線性函數規范化多項式擬合法
3.4.1 原理
3.4.2 擬合精度的影響因素
3.4.3 規范化矩陣的各階同構逆矩陣
3.5 輸出信號基于規范化多項式擬合的智能壓力傳感器
3.5.1 概述
3.5.2 融入環境溫度信息的壓力解析表達式
3.5.3 小結
3.6 利用多項式擬合規范化方法實現范德堡函數的高精度反演
3.6.1 概述
3.6.2 范德堡函數的局域反演和全局反演
3.6.3 范德堡函數非線性多項式在硅單晶圓片測試中的應用
3.6.4 范德堡函數非線性擬合多項式的誤差分析
3.6.5 小結
3.7 對硅的電阻率溫度系數與電阻率的關系曲線的各種擬合方法結果的比較
3.7.1 各種擬合方法結果
3.7.2 小結
3.8 非線性函數反演“歸十”擬合法
3.8.1 算法的基本原理
3.8.2 實驗數據擬合成規范化多項式時各階變量系數間的關系
3.8.3 歸十化多項式中│wi/wi-1│的關系
3.8.4 包括│wi/wi-1│>1的全部情況的β、γ、δ的取值范圍
3.8.5 歸十的反演擬合多項式去“歸十”化
3.8.6 算法的應用
3.8.7 小結
3.9 神經網絡擬合法
3.9.1 人工神經網絡模型
3.9.2 人工神經網絡的分類
3.9.3 有學習率神經網絡擬合法
3.10 無學習率權值調整神經計算法擬合范德堡函數多項式
3.10.1 樣本數與權值數相等的神經網絡擬合算法擬合范德堡函數
3.10.2 樣本數大于權值數時誤差迭代下降的神經網絡擬合算法
3.10.3 兩種神經算法的比較
3.11 量子粒子群優化算法及仿真分析
3.11.1 qpso算法
3.11.2 qdps0算法
3.11.3 典例仿真與對比分析
3.12 模糊擬合算法
3.12.1 模糊數學的名詞
3.12.2 四控制要素模糊算法
3.12.3 三控制要素模糊算法
3.13 基于三控制要素的多項式模糊擬合在人臉圖像識別中的應用
3.13.1 人臉識別問題
3.13.2 人臉圖像數據的非線性降維
3.13.3 實驗結果
3.14 利用模糊數學分類和繪制硅片上電阻率等值線
3.14.1 概述
3.14.2 模糊數學在硅片上電阻率等值線連接中的應用
3.14.3 編程及利用現有的軟件畫出等值線
3.14.4 如何利用matiab軟件將現有的10個模糊集繪制成等值線
3.14.5 等值線的連接質量評價
3.15 蟻群優化算法
3.15.1 算法基本原理
3.15.2 改進蟻群優化算法及其在多機器人氣味源定位中的應用
4 傳感器非線性信號的補償與融合
4.1 非線性信號補償
4.1.1 圖形補償
4.1.2 函數補償
4.2 非線性信號信息融合
4.2.1 概述
4.2.2 自然融合法
4.2.3 強制融合法
4.2.4 小結
4.3 網絡熱敏結點的可變電阻、二極管并聯脫敏法脫敏應用
4.3.1 概述
4.3.2 理論分析
4.3.3 實驗結果與理論分析的比較
4.3.4 熱敏基元在壓力傳感器中的應用
4.3.5 小結
4.4 壓力傳感器靈敏度溫漂補償技術
4.4.1 壓阻型壓力傳感器靈敏度溫漂
4.4.2 靈敏度溫漂產生的原因
4.4.3 靈敏度溫漂補償方法及技術
4.5 壓力傳感器的熱零點漂移現象各種補償方法的比較
4.5.1 概述
4.5.2 壓力傳感器的熱零點漂移現象
4.5.3 *佳擬合直線的補償原理
4.5.4 非線性反函數補償方法
4.5.5 非線性函數多項式規范化擬合原理
4.5.6 基于神經網絡的非線性補償
4.5.7 各種補償方法擬合結果的比較
4.6 自平衡電橋激勵的壓力傳感器零點輸出信號的電漂移特性及熱漂移消除
4.6.1 概述
4.6.2 理論分析
4.6.3 小結
4.7 電阻率測量中的有限厚度樣品電場分布的畸變修正補償問題
4.7.1 方形探針測試法的厚度修正
4.7.2 非線性厚度修正系數的規范化多項式擬合
4.7.3 試驗驗證
4.7.4 小結
參考文獻
1.1 傳感器中的非線性信號
1.1.1 壓力傳感器的零點電漂移特性指標
1.1.2 壓力傳感器的零點電漂移特性的理論分析
1.1.3 零點電漂移的利用和抑制
1.1.4 小結
1.2 反向漏電對熱零點漂移的影響
1.2.1 國外科學家提出的熱零點漂移模型
1.2.2 反向漏電流對熱零點漂移影響模型
1.3 壓力傳感器靈敏度電壓非線性分析
1.3.1 擴散電阻的理論模型
1.3.2 靈敏度電壓非線性理論分析
1.3.3 對靈敏度電壓非線性特性的模擬及實驗
1.3.4 小結
1.4 壓力傳感器零點電漂移與熱漂移特性的模擬
1.4.1 概述
1.4.2 利用pspice處理非線性電阻的方法
1.4.3 模擬結果
1.4.4 實驗結果
1.4.5 小結
1.5 氣敏傳感器的靈敏度非線性信號
1.5.1 以tio2膜為基的no2氣敏傳感器中的靈敏度非線性
1.5.2 新型智能tio2基的氧敏傳感器中的靈敏度非線性
1.5.3 zno薄膜的丙酮氣敏特性
1.6 轎車門二限位器疲勞試驗平臺與拉力傳感器的非線性信號
1.6.1 概述
1.6.2 疲勞實驗平臺機械結構
1.6.3 力傳感器的制作
1.7 非線性信號的反演
1.7.1 反演問題的困難
1.7.2 電阻率測量中的反演問題
2 經典非線性信號(函數)擬合法
2.1 *小二乘法
2.1.1 直線*小二乘法
2.1.2 曲線*小二乘法
2.2 牛頓插值法
2.2.1 牛頓插值法基本原理
2.2.2 用牛頓插值法對傳感器輸出的非線性信號進行反演
2.2.3 小結
3 近代非線性信號(函數)擬合法
3.1 matlab算法
3.1.1 曲線擬合
3.1.2 坐標點不在一條曲線上的擬合
3.2 模擬退火算法
3.2.1 模擬退火算法的模型
3.2.2 模擬退火算法的參數控制問題
3.2.3 模擬退火算法的應用
3.3 遺傳算法
3.3.1 遺傳算法定義
3.3.2 遺傳算法的特點
3.3.3 遺傳算法的一般過程
3.3.4 遺傳算法的運算過程
3.3.5 遺傳算法的應用
3.4 非線性函數規范化多項式擬合法
3.4.1 原理
3.4.2 擬合精度的影響因素
3.4.3 規范化矩陣的各階同構逆矩陣
3.5 輸出信號基于規范化多項式擬合的智能壓力傳感器
3.5.1 概述
3.5.2 融入環境溫度信息的壓力解析表達式
3.5.3 小結
3.6 利用多項式擬合規范化方法實現范德堡函數的高精度反演
3.6.1 概述
3.6.2 范德堡函數的局域反演和全局反演
3.6.3 范德堡函數非線性多項式在硅單晶圓片測試中的應用
3.6.4 范德堡函數非線性擬合多項式的誤差分析
3.6.5 小結
3.7 對硅的電阻率溫度系數與電阻率的關系曲線的各種擬合方法結果的比較
3.7.1 各種擬合方法結果
3.7.2 小結
3.8 非線性函數反演“歸十”擬合法
3.8.1 算法的基本原理
3.8.2 實驗數據擬合成規范化多項式時各階變量系數間的關系
3.8.3 歸十化多項式中│wi/wi-1│的關系
3.8.4 包括│wi/wi-1│>1的全部情況的β、γ、δ的取值范圍
3.8.5 歸十的反演擬合多項式去“歸十”化
3.8.6 算法的應用
3.8.7 小結
3.9 神經網絡擬合法
3.9.1 人工神經網絡模型
3.9.2 人工神經網絡的分類
3.9.3 有學習率神經網絡擬合法
3.10 無學習率權值調整神經計算法擬合范德堡函數多項式
3.10.1 樣本數與權值數相等的神經網絡擬合算法擬合范德堡函數
3.10.2 樣本數大于權值數時誤差迭代下降的神經網絡擬合算法
3.10.3 兩種神經算法的比較
3.11 量子粒子群優化算法及仿真分析
3.11.1 qpso算法
3.11.2 qdps0算法
3.11.3 典例仿真與對比分析
3.12 模糊擬合算法
3.12.1 模糊數學的名詞
3.12.2 四控制要素模糊算法
3.12.3 三控制要素模糊算法
3.13 基于三控制要素的多項式模糊擬合在人臉圖像識別中的應用
3.13.1 人臉識別問題
3.13.2 人臉圖像數據的非線性降維
3.13.3 實驗結果
3.14 利用模糊數學分類和繪制硅片上電阻率等值線
3.14.1 概述
3.14.2 模糊數學在硅片上電阻率等值線連接中的應用
3.14.3 編程及利用現有的軟件畫出等值線
3.14.4 如何利用matiab軟件將現有的10個模糊集繪制成等值線
3.14.5 等值線的連接質量評價
3.15 蟻群優化算法
3.15.1 算法基本原理
3.15.2 改進蟻群優化算法及其在多機器人氣味源定位中的應用
4 傳感器非線性信號的補償與融合
4.1 非線性信號補償
4.1.1 圖形補償
4.1.2 函數補償
4.2 非線性信號信息融合
4.2.1 概述
4.2.2 自然融合法
4.2.3 強制融合法
4.2.4 小結
4.3 網絡熱敏結點的可變電阻、二極管并聯脫敏法脫敏應用
4.3.1 概述
4.3.2 理論分析
4.3.3 實驗結果與理論分析的比較
4.3.4 熱敏基元在壓力傳感器中的應用
4.3.5 小結
4.4 壓力傳感器靈敏度溫漂補償技術
4.4.1 壓阻型壓力傳感器靈敏度溫漂
4.4.2 靈敏度溫漂產生的原因
4.4.3 靈敏度溫漂補償方法及技術
4.5 壓力傳感器的熱零點漂移現象各種補償方法的比較
4.5.1 概述
4.5.2 壓力傳感器的熱零點漂移現象
4.5.3 *佳擬合直線的補償原理
4.5.4 非線性反函數補償方法
4.5.5 非線性函數多項式規范化擬合原理
4.5.6 基于神經網絡的非線性補償
4.5.7 各種補償方法擬合結果的比較
4.6 自平衡電橋激勵的壓力傳感器零點輸出信號的電漂移特性及熱漂移消除
4.6.1 概述
4.6.2 理論分析
4.6.3 小結
4.7 電阻率測量中的有限厚度樣品電場分布的畸變修正補償問題
4.7.1 方形探針測試法的厚度修正
4.7.2 非線性厚度修正系數的規范化多項式擬合
4.7.3 試驗驗證
4.7.4 小結
參考文獻
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傳感器非線性信號的智能處理與融合 節選
《傳感器非線性信號的智能處理與融合》介紹了壓力傳感器、圓環力敏傳感器、氧傳感器、有機蒸氣傳感器及其輸出的非線性信號。因傳感器是將輸入的非電量轉化為電學量的元件，要求將測得的電學量反演輸出并顯示為非電量，以達到測量的*終目的，這就要依靠除經典算法以外的各種先進的算法，例如規范化多項式擬合法、輸入－輸出的歸十算法、模擬退火算法、遺傳算法、蟻群算法、量子粒子群算法、神經網絡算法、模糊算法才能完成反演轉換。《傳感器非線性信號的智能處理與融合》重點就是結合實際應用介紹這些算法，書中有的算法是《傳感器非線性信號的智能處理與融合》作者獨創的。此外《傳感器非線性信號的智能處理與融合》還介紹了不同非線性信號的自然和強制融合過程，從而可實現傳感器的補償。以提高其測量精度。《傳感器非線性信號的智能處理與融合》適合于信息、半導體、微電子、物理電子、電機、自動化等專業本科生、研究生及高校教師閱讀參考，也可供從事傳感器應用及計量、人臉圖像識別、機器人、電網調度、半導體材料等方面的工程技術人員參考。
傳感器非線性信號的智能處理與融合 相關資料
插圖：用半導體硅集成電路工藝制備壓力傳感器已有30多年歷史了，隨著市場需求其每年以20％的速度增長，競爭十分劇烈，但仍存在以下問題迫切需要解決，并應引起注意：（1）電阻非線性問題突出。力敏電阻依靠p-n結與襯底隔離，在p區側的耗盡層寬度與外加電壓有關，故電阻條的有效導電厚度隨外加電壓而變化，表現為非線性，并直接導致零點的電漂移。（2）零點電漂移。壓力傳感器的特性指標除眾所周知的幾個之外，我們在上百次對國內外不同品種的壓力傳感器進行測定時，均發現了零點電漂移現象，在國際上我們是領先觀察到并給予定義的。零點電漂移影響壓力傳感器的測量精度，使靈敏度大大降低。（3）熱零點漂移與漏電問題。熱零點漂移是影響壓力傳感器性能的重要指標，受到廣泛重視。國際上認為熱零點漂移僅取決于力敏電阻的不等性及其溫度非線性，但我們認為熱零點漂移還與力敏電阻的反向漏電有關，對該理論作出了重要補充，還指出多晶硅可以吸除襯底中的重金屬雜質，從而減小力敏電阻的反向漏電、改善熱零點漂移，提高傳感器的性能。
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