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传感器的数据处理
如何通过这些数据获得
精度高、表达形式简单
函数或曲线是系统分析
设计的关键
亲 数据处理是很重要的
(~ ̄▽ ̄)~
传统的数据处理方法:
拟合与插值
由于数据本身存在误差以及平面上数
据的分布特征复杂性。采用这些方法
得到的几何曲线无论多么复杂都有一
个共同特征,也就是在高放大时,任
何一个小区域最终可以看成一条直线
事实上传感器特性曲线应该是一条光
滑曲线,也就是说采用这些方法得到
的曲线和实际的特性曲线存在较大的
误差,不能够精确的刻画传感器的特
性。
编程难度大。程序依赖于数据,
当测量数据变化时,程序也要发
生变化。
分形插值法
二次插值法
根据传感器本身的自相似性和实
际测量的数据,用分形原理求出
描述其特性的函数的方法称为
分形插值法!
分形插值函数是用迭代函数系统
(Iterated Function System)来实现
函数或曲线(面)拟合函数
结果表明采用这种方法处理数
据具有精度高,便于编程、适
合传感器系统实现等特点
采用拉格朗日二次插值的方法
对信号数据进行处理,其处理
过程与线性插值法相似,称为
二次插值法的算法,就是用
抛物线近似代替区间里的实际
曲线
用传统的线性插值的方法处理数据,
虽然适用,但对大量表格数据及非线
性较大时的信号处理时就必须大量地
存储数据才能保证计算精度,这样不
但造成编程工作量大,而且对单片机
系统的程序存储容量也提出了更高的
要求
使用小二的话
提高了计算精度
简化了编程步骤
大大大节省了表格数据的储量
(づ ̄ 3 ̄)づ
将实际曲线用抛物线段近似逼近,
通过近似公式计算,如果折线的段
数取得台适,可以达到比较高的精
确度,并且计算方法也比较简单
适当改变软件的内容,就可以对不
同传感器或转换电路进行补偿。
基于二次插值理论数据处理方法,
提高了数据处理精度并节省了处
理数据的存储量。
在人类无穷无尽的智慧下会
诞生更多更简便更准确的数
据处理方法
谢谢!
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