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在动态测试中，由于传感器存在静态非线性失真和动态响应滞后，测量结果含有较大的误差，必须进行非线性动态补偿，实际传感器一般可以等效为一个无记忆非线性环节和一个动态线性环节串联的模型。对支持向量机进行传感器非线性动态补偿的方法进行了研究，对支持向量机核函数以及相关参数的选择进行了分析并利用粒子群优化算法进行了实现。最后在LabVEw平台实现了补偿算法，通过仿真验证了支持向量机回归的方法在多种信噪比条件下仍然有比较好的补偿效果。