传感器非线性信号的智能处理与融合

　　1 传感器中的非线性信号及其反演
　　1.1 传感器中的非线性信号
　　1.1.1 压力传感器的零点电漂移特性指标
　　1.1.2 压力传感器的零点电漂移特性的理论分析
　　1.1.3 零点电漂移的利用和抑制
　　1.1.4 小结
　　1.2 反向漏电对热零点漂移的影响
　　1.2.1 国外科学家提出的热零点漂移模型
　　1.2.2 反向漏电流对热零点漂移影响模型
　　1.3 压力传感器灵敏度电压非线性分析
　　1.3.1 扩散电阻的理论模型
　　1.3.2 灵敏度电压非线性理论分析
　　1.3.3 对灵敏度电压非线性特性的模拟及实验
　　1.3.4 小结
　　1.4 压力传感器零点电漂移与热漂移特性的模拟
　　1.4.1 概述
　　1.4.2 利用PSPICE处理非线性电阻的方法
　　1.4.3 模拟结果
　　1.4.4 实验结果
　　1.4.5 小结
　　1.5 气敏传感器的灵敏度非线性信号
　　1.5.1 以TiO2膜为基的NO2气敏传感器中的灵敏度非线性
　　1.5.2 新型智能TiO2基的氧敏传感器中的灵敏度非线性
　　1.5.3 ZnO薄膜的丙酮气敏特性
　　1.6 轿车门二限位器疲劳试验平台与拉力传感器的非线性信号
　　1.6.1 概述
　　1.6.2 疲劳实验平台机械结构
　　1.6.3 力传感器的制作
　　1.7 非线性信号的反演
　　1.7.1 反演问题的困难
　　1.7.2 电阻率测量中的反演问题
　　2 经典非线性信号(函数)拟合法
　　2.1 最小二乘法
　　2.1.1 直线最小二乘法
　　2.1.2 曲线最小二乘法
　　2.2 牛顿插值法
　　2.2.1 牛顿插值法基本原理
　　2.2.2 用牛顿插值法对传感器输出的非线性信号进行反演
　　2.2.3 小结
　　3 近代非线性信号(函数)拟合法
　　3.1 MATLAB算法
　　3.1.1 曲线拟合
　　3.1.2 坐标点不在一条曲线上的拟合
　　3.2 模拟退火算法
　　3.2.1 模拟退火算法的模型
　　3.2.2 模拟退火算法的参数控制问题
　　3.2.3 模拟退火算法的应用
　　3.3 遗传算法
　　3.3.1 遗传算法定义
　　3.3.2 遗传算法的特点
　　3.3.3 遗传算法的一般过程
　　3.3.4 遗传算法的运算过程
　　3.3.5 遗传算法的应用
　　3.4 非线性函数规范化多项式拟合法
　　3.4.1 原理
　　3.4.2 拟合精度的影响因素
　　3.4.3 规范化矩阵的各阶同构逆矩阵
　　3.5 输出信号基于规范化多项式拟合的智能压力传感器
　　3.5.1 概述
　　3.5.2 融入环境温度信息的压力解析表达式
　　3.5.3 小结
　　3.6 利用多项式拟合规范化方法实现范德堡函数的高精度反演
　　3.6.1 概述
　　3.6.2 范德堡函数的局域反演和全局反演
　　3.6.3 范德堡函数非线性多项式在硅单晶圆片测试中的应用
　　3.6.4 范德堡函数非线性拟合多项式的误差分析
　　3.6.5 小结
　　3.7 对硅的电阻率温度系数与电阻率的关系曲线的各种拟合方法结果的比较
　　3.7.1 各种拟合方法结果
　　3.7.2 小结
　　3.8 非线性函数反演“归十”拟合法
　　3.8.1 算法的基本原理
　　3.8.2 实验数据拟合成规范化多项式时各阶变量系数间的关系
　　3.8.3 归十化多项式中│wi/wi-1│的关系
　　3.8.4 包括│wi/wi-1│>1的全部情况的β、γ、δ的取值范围
　　3.8.5 归十的反演拟合多项式去“归十”化
　　3.8.6 算法的应用
　　3.8.7 小结
　　3.9 神经网络拟合法
　　3.9.1 人工神经网络模型
　　3.9.2 人工神经网络的分类
　　3.9.3 有学习率神经网络拟合法
　　3.10 无学习率权值调整神经计算法拟合范德堡函数多项式
　　3.10.1 样本数与权值数相等的神经网络拟合算法拟合范德堡函数
　　3.10.2 样本数大于权值数时误差迭代下降的神经网络拟合算法
　　3.10.3 两种神经算法的比较
　　3.11 量子粒子群优化算法及仿真分析
　　3.11.1 QPsO算法
　　3.11.2 QDPS0算法
　　3.11.3 典例仿真与对比分析
　　3.12 模糊拟合算法
　　3.12.1 模糊数学的名词
　　3.12.2 四控制要素模糊算法
　　3.12.3 三控制要素模糊算法
　　3.13 基于三控制要素的多项式模糊拟合在人脸图像识别中的应用
　　3.13.1 人脸识别问题
　　3.13.2 人脸图像数据的非线性降维
　　3.13.3 实验结果
　　3.14 利用模糊数学分类和绘制硅片上电阻率等值线
　　3.14.1 概述
　　3.14.2 模糊数学在硅片上电阻率等值线连接中的应用
　　3.14.3 编程及利用现有的软件画出等值线
　　3.14.4 如何利用MATIAB软件将现有的10个模糊集绘制成等值线
　　3.14.5 等值线的连接质量评价
　　3.15 蚁群优化算法
　　3.15.1 算法基本原理
　　3.15.2 改进蚁群优化算法及其在多机器人气味源定位中的应用
　　4 传感器非线性信号的补偿与融合
　　4.1 非线性信号补偿
　　4.1.1 图形补偿
　　4.1.2 函数补偿
　　4.2 非线性信号信息融合
　　4.2.1 概述
　　4.2.2 自然融合法
　　4.2.3 强制融合法
　　4.2.4 小结
　　4.3 网络热敏结点的可变电阻、二极管并联脱敏法脱敏应用
　　4.3.1 概述
　　4.3.2 理论分析
　　4.3.3 实验结果与理论分析的比较
　　4.3.4 热敏基元在压力传感器中的应用
　　4.3.5 小结
　　4.4 压力传感器灵敏度温漂补偿技术
　　4.4.1 压阻型压力传感器灵敏度温漂
　　4.4.2 灵敏度温漂产生的原因
　　4.4.3 灵敏度温漂补偿方法及技术
　　4.5 压力传感器的热零点漂移现象各种补偿方法的比较
　　4.5.1 概述
　　4.5.2 压力传感器的热零点漂移现象
　　4.5.3 最佳拟合直线的补偿原理
　　4.5.4 非线性反函数补偿方法
　　4.5.5 非线性函数多项式规范化拟合原理
　　4.5.6 基于神经网络的非线性补偿
　　4.5.7 各种补偿方法拟合结果的比较
　　4.6 自平衡电桥激励的压力传感器零点输出信号的电漂移特性及热漂移消除
　　4.6.1 概述
　　4.6.2 理论分析
　　4.6.3 小结
　　4.7 电阻率测量中的有限厚度样品电场分布的畸变修正补偿问题
　　4.7.1 方形探针测试法的厚度修正
　　4.7.2 非线性厚度修正系数的规范化多项式拟合
　　4.7.3 试验验证
　　4.7.4 小结
　　参考文献

　　《传感器非线性信号的智能处理与融合》介绍了压力传感器、圆环力敏传感器、氧传感器、有机蒸气传感器及其输出的非线性信号。因传感器是将输入的非电量转化为电学量的元件，要求将测得的电学量反演输出并显示为非电量，以达到测量的最终目的，这就要依靠除经典算法以外的各种先进的算法，例如规范化多项式拟合法、输入－输出的归十算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、量子粒子群算法、神经网络算法、模糊算法才能完成反演转换。
　　《传感器非线性信号的智能处理与融合》重点就是结合实际应用介绍这些算法，书中有的算法是《传感器非线性信号的智能处理与融合》作者独创的。此外《传感器非线性信号的智能处理与融合》还介绍了不同非线性信号的自然和强制融合过程，从而可实现传感器的补偿。以提高其测量精度。《传感器非线性信号的智能处理与融合》适合于信息、半导体、微电子、物理电子、电机、自动化等专业本科生、研究生及高校教师阅读参考，也可供从事传感器应用及计量、人脸图像识别、机器人、电网调度、半导体材料等方面的工程技术人员参考。