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提出采用小波包相关阈值法对测量数据进行去噪,对处理后的数据采用基于减法聚类和LMS算法的RBF神经网络来建立并补偿传感器模型。研究结果表明:小波包相关阈值法去噪优于常规的去噪方法,所提出的算法简单、收敛速度快、建立的模型精度高,并使传感器的非线性得到了有效的校正。
高压动态校准的数据建模与补偿
【摘 要】
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提出采用小波包相关阈值法对测量数据进行去噪,对处理后的数据采用基于减法聚类和LMS算法的RBF神经网络来建立并补偿传感器模型。研究结果表明:小波包相关阈值法去噪优于常规的去噪方法,所提出的算法简单、收敛速度快、建立的模型精度高,并使传感器的非线性得到了有效的校正。
【机 构】
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上海理工大学机械工程学院,南京理工大学机械工程学院
【出 处】
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传感器与微系统
【发表日期】
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2008年07期
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