【摘 要】
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在目前的测试系统中,通常使用多传感器信号检测方法,但是大多数传感器对多个参数敏感,即存在交叉敏感,因此需要利用信号处理技术抑制交叉灵敏度来建立传感器逆模型。针对传统
【机 构】
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哈尔滨工业大学智能测试及信息处理技术研究所,黑龙江哈尔滨 150001
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在目前的测试系统中,通常使用多传感器信号检测方法,但是大多数传感器对多个参数敏感,即存在交叉敏感,因此需要利用信号处理技术抑制交叉灵敏度来建立传感器逆模型。针对传统重构算法的诸多缺陷,提出了以下三种改进的方法:总体最小二乘法同时考虑传感器输入和输出信号的误差,基于局部线性化以及Stone-Weierstrass定理的基本性质,实现了交叉灵敏度的处理;通过研究插值函数的构造方法及性质,并合理选取基函数和权函数,移动最小二乘法可以高效地完成非线性多传感器的交叉灵敏度抑制;针对小样本情况下,传统方法易导致泛化性差和过拟合问题,基于结构风险最小化准则的支持向量回归方法可以精确地复现多传感器的输入信号。理论分析和仿真结果证明这三种方法具有较高的准确度和可靠性。
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