使用神经网络解答多传感器数据融合

介绍了一体化虚拟温度传感器补偿仪,运用多传感器数据融合技术与神经网络技术,与虚拟仪器技术相结合创建了虚拟压阻式传感器的温度补偿系统。实验结果表明,该方法有效地抑制干扰因素,获得高稳定性测量结果。

为对传感器进行非线性校正以进一步提高其测量精度,提出了基于神经网络的校正办法。理论分析了传感器非线性误差的复杂性,并以位移传感器标定为例,详细介绍了传感器非线性校正的过程和方法。采用了最小二乘拟合、B

人工神经网络,基于人工神经网络的压力传感器的温度补偿答辩

为了改善传感器的动态特性,减小系统测量误差,分析了传感器动态性能补偿的基本原理,把模糊RBF神经网络应用到传感器的补偿环节。仿真实验表明,使用补偿的传感器输出达到稳态的时间比没有补偿的缩短了大约9ms

巨磁阻抗(GMI)微磁传感器具有灵敏度高、响应速度快等突出优点,但其输出信号呈高度非线性特性。利用交流偏置方法产生非对称巨磁阻抗效应(AGMI),对磁场传感器的线性度有一定改善,但仍存在线性范围小、线

所谓多传感器信息融合(Multi-sensor Information Fusion,MSIF),就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据,在一定的准则下加以自动分析和综合,以完成所需要的决

瑞典大学的关于惯导，视觉，超宽带以及gps融合的书，线下很火的应用

这是一篇关于“传感器融合”（SensorFusion）的文献综述。全文为英语。本文对传感器融合的定义、历史、原理和架构等等进行了回顾，所列参考文献也很有价值，是一篇快速入门“传感器融合”的好资料。

阐述了压力传感器测量系统硬件设计、压力传感器智能化软件设计、压力传感器误差与温度补偿技术设计。针对传感器测量的温度漂移和非线性等问题,提出了利用多传感器信息融合技术——曲面拟合法和曲线拟合法来加以解决

传感器融合标定算法,另外还包含了自动驾驶学习资料 涵盖感知,规划和控制,ADAS,传感器; 1. apollo相关的技术教程和文档; 2.adas(高级辅助驾驶)算法设计(例如AEB,ACC,LKA等