【摘 要】
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提出了一种基于递归神经网络的加速度传感器动态性能补偿方法，利用神经网络良好的非线性映射能力，建立传感器的动态逆模型，用实际工作参数训练神经网络，实现对加速度传感器动态特
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提出了一种基于递归神经网络的加速度传感器动态性能补偿方法，利用神经网络良好的非线性映射能力，建立传感器的动态逆模型，用实际工作参数训练神经网络，实现对加速度传感器动态特性的补偿。实验结果表明：经过动态补偿后，加速度传感器的系统工作频带得以拓宽，检测信号达到稳态的时间从补偿前的7ms缩短到大约1ms，传感器的动态性能得到明显的改善。
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