原文服务方: 计算机测量与控制       
摘要:
为了改善传感器的动态响应特性.对其输出结果进行动态补偿是一个有效方法;讨论了基于自适应神经网络的传感器动态逆建模方法,采用网络分块训练和可变学习因子的方法来提高训练的精度,缩短收敛时间;研究了在加入不同信噪比的随机噪声下应用该模型实现传感器动态补偿的可行性;对典型的压电传感器模型进行了仿真,仿真结果表明补偿后传感器模型的响应速度加快,同时还可以抑制噪声;研制了基于数字信号处理器的数据采集及补偿系统并运用该系统对传感器模拟器输出的数据进行了采集,试验结果表明该系统能够准确的采集存储数据,同时还能够修正由传感器模拟器引起的动态误整.
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文献信息
篇名 基于神经网络的传感器动态补偿算法及DSP实现
来源期刊 计算机测量与控制 学科
关键词 动态补偿 逆建模 自适应神经网络 数字信号处理器 数据采集
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 智能仪表与传感器
研究方向 页码范围 1239-1241,1245
页数 分类号 TP274
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张志杰 中北大学信息与通信工程学院 161 1236 19.0 29.0
2 吴健 中北大学信息与通信工程学院 11 135 5.0 11.0
3 赵德光 中北大学信息与通信工程学院 2 29 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
动态补偿
逆建模
自适应神经网络
数字信号处理器
数据采集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机测量与控制
月刊
1671-4598
11-4762/TP
大16开
北京市海淀区阜成路甲8号
1993-01-01
出版文献量(篇)
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