基于神经网络的MEMS红外热电堆自校准响应分析

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为克服MEMS红外热电堆原有自校准响应分析方法存在的考虑参数单一、故障覆盖率低、校准精度低等缺点,全面考虑多个相关参数影响,采用RHPNN神经网络提高其故障覆盖率,再用小波神经网络提高校准精度,最后用FPGA实现了该算法。与传感器结合实验结果表明,本方案故障覆盖率达到92%,自校准后的测温绝对误差降到0.03 K。
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