传感器 非线性误差 似是而非的传感器技术指标辨析（4）：非线性与非线性误差
似是而非的传感器技术指标辨析（4）：非线性与非线性误差
技术指标，是表征一个产品性能优劣的客观依据。对于传感器的使用者而言，看懂技术指标将有助于甄别产品质量好坏、正确选型和使用产品。对于传感器的设计者而言，理解技术指标将有助于设计合规合理的传感器产品。
由于传感器的技术指标众多，各种资料文献叙述角度不同，使得不同人有不同的理解，甚至产生误解和歧义。个别商家也将不同概念进行混淆、以乱视听。不同厂家给出的产品技术指标良莠不齐、鱼龙混杂。
本文针对传感器中的几个容易模糊混淆的技术指标进行详细的解读与辨析。
4. 非线性与非线性误差
定义 ：非线性是指传感器输入输出特性曲线与理想特性直线的偏离程度，英文为Non-linearity。如图所示，理想的传感器特性曲线应为红色虚线表示的直线，而实际的传感器特性曲线为绿色实线表示的曲线，实际特性曲线与理想特性直线之间的偏离即为非线性，而每个测量点与理想特性直线的偏差Δ称之为该点的非线性误差。
非线性
算法 ：非线性常以全量程范围内所有测量点处非线性误差的最大值与满量程值之比来计算，即：
非线性计算公式
式中：ΔYmax为传感器实际特性曲线与理想直线的最大偏差值（即所有测量点的非线性误差最大者）， YFS为传感器的满量程测量值。
解读1 ：线性度就是表征了传感器在全量程范围内实际特性曲线与理想特性直线之间的差异程度，因此非线性是一个与全量程有关的概念。只有当被测量在全量程范围内变化的情形下，才会考虑非线性问题。如果被测量始终稳定在一个很小的范围内甚至基本保持不变，则实际的测量误差的变化也基本维持在一个固定的范围内，而且不一定是全量程范围内最大的非线性误差。
解读2 ：线性度是一个相对量，是全量程范围内最大的非线性误差与满量程的占比。而某个测量点所对应的非线性误差则是一个绝对量，其量纲与被测量相同。全量程范围内不同被测量对应的非线性误差也是不同的，通常都小于最大的非线性误差。
解读3 ：对于大多数的测量场合而言，传感器的理想特性直线是未知的，无从获取。为此，常常采用“拟合直线”的折中办法，即直接利用传感器的测量数据计算出与理想直线较为接近的一条拟合直线。具体计算方法，请参考相关文献。
解读4 ：拟合算法主要包括端点连线法、最佳直线法、最小二乘法等。需要特别指出的是，采用不同拟合方法得到的拟合直线是不同的，由此计算得到的非线性结果也注定是不同。因此，不同拟合方法得到的非线性之间不具备可比性 ，不能直接进行比较大与小。在没有特殊说明的情形下，一般默认为最小二乘法获得的拟合直线最具权威性。
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上海交通大学
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高华科技申请基于SVM的MEMS压力传感器非线性矫正专利，确保输出结果的准确性，满足高精度测量的需求
金融界2024年1月31日消息，据国家知识产权局公告，南京高华科技股份有限公司申请一项名为“基于SVM的MEMS压力传感器非线性矫正方法、装置和电子设备“，公开号CN117470435A，申请日期为2023年11月。
专利摘要显示，本公开的实施例提供一种基于SVM的MEMS压力传感器非线性矫正方法、装置和电子设备，所述方法包括：根据非线性误差传递函数，建立MEMS压力传感器的SVM非线性误差补偿模型；获取所述MEMS压力传感器的实际输出参量和实际环境影响参量；将所述MEMS压力传感器的实际输出参量和实际环境影响参量输入至所述SVM非线性误差补偿模型，预测得到所述MEMS压力传感器的实际真实输出参量，以对所述MEMS压力传感器进行非线性矫正。本公开的实施例的基于SVM的MEMS压力传感器非线性矫正方法，通过建立的SVM非线性误差补偿模型能够有效识别和修改由MEMS压力传感器非线性特性引起的误差，确保输出结果的准确性，满足高精度测量的需求。
本文源自金融界
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