CMM1-500kg传感器
CMM1-500kg传感器
日本NMB称重传感器公司创建于1951年，本部设在日本长野县，1995年NMB 集团公司有48家紧密型子公司，8家松散型子公司的8家相关公司。NMB称重传感器集团公司的经营范围有轴承、电子器件、机械零件、输送机件和特殊机件等。在多个国家设立了分支机构或办事处，生产基地遍布美洲、东欧、中国等地；并在中国设立了广州南创传感器事业部，可为用户的实验和生产提供最佳的服务与解决方案。NMB称重传感器轴承的主导产品是微型、小型轴承，小型精密电机、风扇电机轴承等品种2000多种，是世界上最大的微型和小型轴承生产企业。
特点：
1.机械测力配套传感器，体积小，重量轻，
2.适用于机械测力。
参数描述：
量程490.3N{50kgf}-19.61KN{2tf} 零点偏差±0.06mV/V
输出灵敏度2mV/V±0.005mV/V 非线性0.15%R.O.
滞后0.1%R.O. 绝缘阻抗>2000MΩ(50V DC)
重复性0.05%R.O. 满程温漂0.1%LOAD/10℃
零点温漂0.05%R.O./10℃工作温度范围-20℃~80℃
-10℃~70℃输入阻抗425Ω±50Ω
温度补偿范
围
输出阻抗350Ω±5Ω最大激励电压18V DC/VC
≤12V DC/VC安全载荷150%R.C.
推荐激励电
压
最大载荷200%R.C. 导线长度3m
防护等级IP67 使用寿命106次
导线颜色红(+E)黑(-E)绿(+S)白(-S) 材料不锈钢
日本NMB压力传感器
外形尺寸：
NMB称重传感器产品名称：NMB传感器U2D1
NMB称重传感器结构特点: 称重传感器
NMB称重传感器额定载荷: 3k,6k,10k,15k,20k,25k,50k,100k NMB称重传感器应用领域: 食品包装，纺织机械等行业
NMB称重传感器功能特点: 中低量程，高精度。通过OIML认证NMB称重传感器技术参数：
量程
29.42N(3K)~980.7N(100K) 输入阻抗
420Ω(+30Ω,-20Ω)
安全载荷
200%R.C. 输出阻抗
350Ω±5Ω
界限载荷
300%R.C. 绝缘阻抗
2000MΩ以上(DC50V)
输出灵敏度
2 mV/V±0.2 mV/V 工作温度范围
-10℃~50℃
非线性
0.015%R.O. 温度补偿范围
-10℃~50℃
滞后性
0.015%R.O. 零点温漂
0.04%R.O./10℃
重复性
0.02%R.O. 满程温漂
0.012%LOAD/10℃
蠕变
0.02%R.O./20min(U2D1-3K:0.0
3%R.O./20min) 导线长度
30cm
激励电压
12V以下防护等级
IP40
最大激励
20V
材料铝合金
零点漂移
±0.1 mV/V 使用寿命
105次
NMB称重传感器选型表：
规格定格容量
U2D1-3K 29.42N﹛3kgf﹜
U2D1-6K 58.84N﹛6kgf﹜
U2D1-10K 98.07N﹛10kgf﹜U2D1-15K 147.1N﹛15kgf﹜U2D1-20K 196.1N﹛20kgf﹜U2D1-25K 245.2N﹛25kgf﹜U2D1-50K 490.3N﹛50kgf﹜U2D1-100K 980.7N﹛100kgf﹜
NMB称重传感器产品名称：NMB传感器C3B1
NMB称重传感器结构特点: 悬臂梁称重测力传感器
NMB称重传感器额定载荷: 200kg,300kg,500kg,1t,2t,3t,5t NMB称重传感器应用领域: 适用于各种高精度的称重测量领域NMB称重传感器技术参数:
量程
1.961N{200kgf}-49.03KN{5tf} 零点输出
±0.03mV/V
输出灵敏度3mV/V±0.003mV/V 非线性0.025%R.O.
滞后
0.025%R.O. 蠕变
0.03%R.O./20min
重复性
0.025%R.O. 灵敏度温漂
0.03%R.O./20min
零点温漂
0.05%R.O./ 10℃工作温度范围
-20℃~80℃
满程温漂
0.02%LOAD/10℃输出阻抗
350Ω±5Ω
温度补偿范围
-10℃~70℃绝缘阻抗
≥2000MΩ(50V DC)
输入阻抗
420Ω±40Ω最大激励电压
20V DC/VC
推荐激励电压
≤12V DC/VC 安全载荷
150%R.C.
最大载荷
200%R.C.
材料合金钢
防护等级
IP67
外观颜色黑色
导线长度
6m
使用寿命
106
导线颜色
红(+E) 黑(-E) 绿(+S) 白(-S)
选型表： 规格
定格容量
C3B1-200K-NS 1.961KN ﹛200kgf ﹜ C3B1-300K-NS 2.942KN ﹛300kgf ﹜ C3B1-500K-NS 4.903KN ﹛500kgf ﹜ C3B1-1T-NS 9.807KN ﹛1tf ﹜ C3B1-3T-NS 29.42KN ﹛3tf ﹜ C3B1-5T-NS 49.03KN ﹛5tf ﹜
NMB 称重传感器产品名称：NMB 压力传感器PRC
NMB 称重传感器额定量程: 1MPa 、2MPa 、5MPa 、10MPa 、20MPa 、50MPa 、100MPa NMB 称重传感器功能特点: 体积小巧，频率响应高，质量轻取压方便 NMB 称重传感器技术参数： 量程
1MPa~100MPa
零点误差
±0.225mV/V
(PRC-1MP:±0.25mV/V)
额定输出
1.5mV/V±0.15mV/V
{PRC-1MP:1mV/V(+0.2、-0.1) mV/V} 满程温漂
0.8%LOAD/10℃
非线性
0.5%R.O. 重复性
0.5%R.O
滞后
0.5%R.O 零点温漂
0.8%R.O./10℃
温度补偿范围
-10℃~50℃温度范围
-10℃~75℃
最大激励电压
6V DC/VC 安全载荷
150%R.C.
推荐激励电压
≤3V DC/VC 最大载荷
300%R.C.
防护等级
IP64 安装螺纹
G3/8{PF}
输入阻抗
120Ω±1.2Ω输出阻抗
120Ω±1.2Ω
NMB称重传感器选型表：
规格量程
PRC-1MP 1MPa
PRC-2MP 2MPa
PRC-5MP 5MPa
PRC-10MP 10MPa
PRC-20MP 20MPa
PRC-50MP 50MPa
PRC-100MP 100MPa
以上内容技术参数以《OIML60号国际建议》92年版为基础，最新具体变化可查看《JJG669—12NMB广州南创传感器事业部检定规程》
传感器·作业标准答案
第一章 ３.r m ＝2/5０×100%＝4% , 因为 r ｍ=Δx ｍ/ｘ≤a ％*x ｎ/x=5% 所以，合格 5. =１68．4８8mA =0.0８2 ６. =１.5６ σ＝０．1０46 x=x ±3σ=１.56±0.3138 1.24６2<ｘ<１．873８ , 无坏值 9.拟合后:ｙ＝０.49９x+１．０2 =0．04／30×1０0%=0．133% K ＝0.499 第二章 传感器第二章习题参考答案 3. 金属电阻应变片，其灵敏度Ｓ=2.5，R =12０Ω，设工作时其应变为１２０0μe,问ΔR 是多少?若将此应变片与2V 直流电源组成回路,试求无应变时和有应变时回路的电流各是多少? 解: 无应变时 Ｉ=E/R=2／12０=１６．7mA ∑==+?++=n i i n n x n x x x x 1211 1 1 2222 2 1 -= -+?++= ∑=n v n v v v n i i n σ∑==+?++=n i i n n x n x x x x 121%100 )(M ??±=FS ax L L y γ
有应变时: I＝E/（R+ΔＲ)=２/(120+0.3６)=16.6mA 4应变片称重传感器，其弹性体为圆柱体,直径D=10０ｍm,材料弹性模量Ｅ＝２05*10^９N／Ｍ^2,用它称5０0KN的物体，若用电阻丝式应变片,应变片的灵敏系数K=2,R=1２０欧姆,问电阻变化多少? 7 拟在等截面的悬臂梁上粘贴四个完全相同的电阻应变片，并组成差动全桥电路,试问: （ 1 ）四个应变片应怎样粘贴在悬臂梁上？ (2）画出相应的电桥电路图。 答： ①如题图所示等截面悬梁臂,在外力F作用下，悬梁臂产生变形,梁的上表面受到拉应变,而 梁的下表面受压应变。当选用四个完全相同的电阻应变片组成差动全桥电路，则应变片如题图(b)所示粘贴。 图（a) ? ??? 图（b) ②电阻应变片所构成的差动全桥电路接线如图﹙ｃ﹚所示,R1、R4所受应变方向相同,R2、R3 、R4所受应变方向相反。 所受应变方向相同,但与Ｒ １
基于姿态传感器MPU6050的卡尔曼滤波应用
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/b010578263.html, 基于姿态传感器MPU6050的卡尔曼滤波应用 作者：朱豪坤 来源：《中国科技纵横》2016年第19期 【摘要】现在风靡一时的六轴姿态传感器MPU6050，单独使用三轴加速度计或者三轴陀螺仪都很难得到十分准确的姿态数据，且传感器容易受到电场、磁场等因素的干扰，使数据不稳定。本文研究利用MPU6050获取相应位置的角加速度和加速度，通过几何运算分别将陀螺仪和加速度计所获得的数据转换成相应的两个角度，介绍了卡尔曼滤波（Kalman filtering）算法对多惯性数据进行融合的实际运用[1]，在单片机平台上利用卡尔曼滤波算法整合由陀螺仪 和加速度计获得的数据，过滤掉相关外在噪声，获得姿态数据的最优估计。 【关键词】 MPU6050模块卡尔曼滤波三轴加速度计三轴陀螺仪 STM32F103ZET6单片 机 随着微机电系统（MEMS）的发展，低成本的惯性传感器得到了广泛的使用，MPU6050 就是典型的代表。MPU6050集成了MEMS三轴加速度计和MEMS三轴陀螺仪，是全球首例 整合性6轴运动处理组件，被广泛应用于智能型手机等电子产品。在使用MPU6050时，单独通过陀螺仪和加速度计的数据都难以获得准确的角度数据，除了传感器自身的数据误差、计算误差之外，外界电场、磁场等对传感器的干扰也很大。卡尔曼滤波很适用于在计算机上运行，我们应用STM32单片机运行卡尔曼滤波算法，将陀螺仪和加速度计的相关数据输入卡尔曼滤波系统，通过系统中的线性系统状态方程，输出观测数据，对系统状态进行最优估计，从输入的存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态，获得最优估计的姿态数据[2]，并对现场采 集的数据进行实时的更新和处理。 1 系统整体设计 图1是本文研究的系统方框图，STM32是一款32位的单片机，处理速度快、功能强大，具有丰富的外围接口，STM32单片机通过一个IIC接口与MPU6050相连，通过IIC读取 MPU6050陀螺仪和加速度计的数据，同时运行卡尔曼滤波系统，单片机每隔时间t中断一次，连续从MPU6050中读出的数据输入卡尔曼滤波系统，并且将卡尔曼滤波输出后的数据通过串口传给电脑上位机，在PC端整理好上位机获得的数据，并将其导入MATLAB中，在MATLAB中绘制出坐标图，便于我们更直观的分析数据，这是我们的硬件部分的大体结构框架。 软件部分主要包括以下结构：首先，由宏定义，用于驱动MPU6050的底层驱动程序，实现卡尔曼滤波的算法程序等构成；其次，有用于STM32读取MPU6050数据的IIC通信程序，定时将MPU6050数据换算成角度的几何换算，并将角度导入卡尔曼滤波系统进行卡尔曼滤波
传感器原理与应用作业参考答案
《传感器原理与应用》作业参考答案 作业一 1.传感器有哪些组成部分在检测过程中各起什么作用 答：传感器通常由敏感元件、传感元件及测量转换电路三部分组成。 各部分在检测过程中所起作用是：敏感元件是在传感器中直接感受被测量，并输出与被测量成一定联系的另一物理量的元件，如电阻式传感器中的弹性敏感元件可将力转换为位移。传感元件是能将敏感元件的输出量转换为适于传输和测量的电参量的元件，如应变片可将应变转换为电阻量。测量转换电路可将传感元件输出的电参量转换成易于处理的电量信号。 2.传感器有哪些分类方法各有哪些传感器 答：按工作原理分有参量传感器、发电传感器、数字传感器和特殊传感器；按被测量性质分有机械量传感器、热工量传感器、成分量传感器、状态量传感器、探伤传感器等；按输出量形类分有模拟式、数字式和开关式；按传感器的结构分有直接式传感器、差分式传感器和补偿式传感器。 3.测量误差是如何分类的 答：按表示方法分有绝对误差和相对误差；按误差出现的规律分有系统误差、随机误差和粗大误差按误差来源分有工具误差和方法误差按被测量随时间变化的速度分有静态误差和动态误差按使用条件分有基本误差和附加误差按误差与被测量的关系分有定值误差和积累误差。 4.弹性敏感元件在传感器中起什么作用 答：弹性敏感元件在传感器技术中占有很重要的地位，是检测系统的基本元件，它能直接感受被测物理量（如力、位移、速度、压力等）的变化，进而将其转化为本身的应变或位移，然后再由各种不同形式的传感元件将这些量变换成电量。 5.弹性敏感元件有哪几种基本形式各有什么用途和特点 答：弹性敏感元件形式上基本分成两大类，即将力变换成应变或位移的变换力的弹性敏感元件和将压力变换成应变或位移的变换压力的弹性敏感元件。 变换力的弹性敏感元件通常有等截面轴、环状弹性敏感元件、悬臂梁和扭转轴等。实心等截面轴在力的作用下其位移很小，因此常用它的应变作为输出量。它的主要优点是结构简单、加工方便、测量范围宽、可承受极大的载荷、缺点是灵敏度低。空心圆柱体的灵敏度相对实心轴要高许多，在同样的截面积下，轴的直径可加大数倍，这样可提高轴的抗弯能力，但其过载能力相对弱，载荷较大时会产生较明显的桶形形变，使输出应变复杂而影响精度。环状敏感元件一般为等截面圆环结构，圆环受力后容易变形，所以它的灵敏度较高，多用于测量较小的力，缺点是圆环加工困难，环的各个部位的应变及应力都不相等。悬臂梁的特点是结构简单，易于加工，输出位移(或应变)大，灵敏度高，所以常用于较小力的测量。扭转轴式弹性敏感元件用于测量力矩和转矩。 变换压力的弹性敏感元件通常有弹簧管、波纹管、等截面薄板、波纹膜片和膜盒、薄壁圆筒和薄壁半球等。弹簧管可以把压力变换成位移，且弹簧管的自由端的位移量、中心角的变化量与压力p成正比，其刚度较大，灵敏度较小，但过载能力强，常用于测量较大压力。波纹管的线性特性易被破坏，因此它主要用于测量较小压力或压差测量中。 作业二 1.何谓电阻式传感器它主要分成哪几种 答：电阻式传感器是将被测量转换成电阻值，再经相应测量电路处理后，在显示器记录仪上显示或记
无线传感器网络的应用与影响因素分析
无线传感器网络的应用与影响因素分析 摘要：无线传感器网络在信息传输、采集、处理方面的能力非常强。最初，由于军事方面的需要，无线传感网络不断发展，传感器网络技术不断进步，其应用的范围也日益广泛，已从军事防御领域扩展以及普及到社会生活的各个方面。本文全面描述了无线传感器网络的发展过程、研究领域的现状和影响传感器应用的若干因素。关键词：无线传感器网络；传感器节点；限制因素 applications of wireless sensor networks and influencing factors analysis liu peng (college of computer science,yangtze university,jingzhou434023,china) abstract:wireless sensor networks in the transmission of informa- tion,collecting,processing capacity is very strong.initially,due to the needs of the military aspects of wireless sensor networks,the continuous development of sensor network technology continues to progress its increasingly wide range of applications,from military defense field to expand and spread to various aspects of social life.a comprehensive description of the development
实验：传感器的简单应用
第5讲 实验：传感器的简单应用 ★考情直播 （一）、传感器的含义： 传感器是指这样一类元件：它能够感受诸如力、温度、光、声、化学成分等非电学量，并能 把它们按照一定的规律转换为电压、电流等电学量，或转换为电路的通断。把非电学量转换 为电学量以后，就可以很方便地进行测量、传输、处理和控制了。 传感器一般由敏感元件、转换器件、转换电路三个部分组成，通过敏感元件获取外界信息并 转换成电信号，通过输出部分输出，然后经控制器分析处理。 常见的传感器有：光学传感器、热学传感器、加速度传感器、力传感器、气敏传感器、超声 波传感器、磁敏传感器等。 （二）、常见的传感器元件： （1）光敏电阻：光敏电阻的材料是一种半导体，无光照时，载流子极少，导电性能不好； 随着光照的增强，载流子增多，导电性能变好，即光敏电阻值随光照增强而减小。光敏电阻 能够把光照强弱这个光学量转换为电阻这个电学量。它就象人的眼睛，可以看到光线的强弱。 （2）金属热电阻金属热电阻的电阻率随温度的升高而增大，用金属丝可以制作温度传感器。 它能把温度这个热学量转换为电阻这个电学量。 （3）热敏电阻：用半导体材料制成，其电阻随温度变化明显，温度 升高电阻减小，如图－1为某一热敏电阻－温度特性曲线。热敏电阻 的灵敏度较好。与热敏电阻相比，金属热电阻的化学稳定性好，测温 范围大，但灵敏度较差。 （4）电容式位移传感器能够把物体的位移这个力学量转换为电容这个电学量。 （5）霍尔元件能够把磁感强度这个磁学量转换为电压这个电学量 （三）、传感器的简单应用 1、力电传感器 力电传感器主要是利用敏感元件和变阻器把力学信号（位移、速度、加速度等）转化为电学 信号（电压、电流等）的仪器。力电传感器广泛地应用于社会生产、现代科技中，如安装在 导弹、飞机、潜艇和宇宙飞船上的惯性导航系统及ABS 防抱死制动系统等。 2、 热电传感器（温度传感器） 热电传感器是利用热敏电阻的阻值会随温度的升高减小（金属热电阻的电阻率随温度的升高 而增大）的原理制成的, 它能用把温度这个热学量转换为电压这个电学量。如各种家用电器 (空调、冰箱、热水器、饮水机等)的温度控制、火警报警器、恒温箱等。 3、光电传感器 光电传感器中的主要部件是光敏电阻或光电管。 非电物理敏感元件 转换器件 转换电路 电学量 → → → →
一篇卡尔曼滤波器故障检测
传感器信息融合卡尔曼滤波器故障检测 摘要：提出了一种传感器信息融合卡尔曼滤波器测试方法。测试方法基于一种规范化改进矩阵(normalized innovation matrix)谱模数学期望的统计量。这种方法可以实时进行改进序列(innovation sequence)数学期望和方差的同时测试，并且无需由于故障导致的统计特性改变值的相关信息。基于这种方法，提出了一种信息融合卡尔曼滤波器故障检测算法。 关键词：故障检测；卡尔曼滤波器；分布算法；传感器融合；矩阵范数 1.引言 卡尔曼滤波器的有效性测试在许多关于导航和控制的问题中很有必要。基于此目的，已 经出现了一些相关算法。在参考文献3（）中，提出了一种算法，通过这种算法不仅可以实现故障定位和检测，并且可以进行准确估计。此外，目前提出的关于这类问题的算法还有很多，都可以用来进行不同故障信号的卡尔曼滤波故障检测。尽管有许多测试卡尔曼滤波的算法，但是传感器信息融合卡尔曼滤波多通道修正的监测追踪和诊断问题至今研究仍较少。 在许多应用情况下，很可能需要去同时从多个信息源动态系统状态矢量上接收信息（比如一个综合导航系统）。综合导航系统在许多地方成功应用。在航空和海军导航系统，GPS ，DGPS ，GLONASS 和INS 系统中都是由卡尔曼滤波整合到不同的联合体中。联合卡尔曼滤波器和分布式卡尔曼滤波器可以实现不同导航系统的整合。这种滤波器就是多通道或者传感器信息融合卡尔曼滤波器。系统参数和状态的多通道估计的算法已有人提出，这可以用来估计动态系统的数学模型，也可以估计一些测量通道的测量值。在这些卡尔曼滤波器中，可用数据的同时处理使得可能提高状态矢量的估计精度和数据处理的可靠性。但是，应用这些算法由于每一个估计的通道都需要一个故障检测器，因此大大增加了计算量。因此，需要一种多通道估计程序的测试的简单算法，使之能在不需要获得故障存在引起的参数变化信息的情况下能够进行滤波器的实时测试。本文提出了传感器信息融合卡尔曼滤波器的测试算法。通过引入卡尔曼滤波器的规范化改进矩阵谱模数学期望的统计量解决之前算法存在的问题。该方法可以实现数学期望和规范化改进序列方差的同时测试。 2.传感器信息融合卡尔曼滤波器测试的改进方法 考虑一个线性动态系统，其状态方程为 (1)(1,)()(1,)()x k k k x k G k k k ω+=Φ+++ （1） 式中()x k 是系统的Ｎ维状态向量，(1,)k k Φ+是N N ?维系统传递矩阵，()k ω是Ｎ维随机矩阵，(1,)G k k +是N N ?的扰动（系统噪声）传递矩阵。()x k 是由一个包含ｍ个测量通道的多通道系统观测得到，第ｉ个通道的测量值方程： ()()()()i i i z k H k x k v k =+ （2） 式中()i z k 是第i 个测量通道测量值的N 维测量向量，()i H x 是系统第i 个通道的n N ?维测量矩阵。第i 个通道的测量噪声()i v k 为一个均值为0的向量（a zero vector of means ），
传感器作业及答案
霍尔传感器 1．填空题 （1）霍尔传感器是利用霍尔效应来进行测量的。通过该效应可测量电流的变化、磁感应强度的变化和电流、磁感应强度的变化。 （2）霍尔传感器由半导体材料制成，金属和绝缘体不能用作霍尔传感器。 （3）当一块半导体薄片置于磁场中有电流流过时，电子将受到洛伦兹力的作用而发生偏转，在半导体薄片的另外两端将产生霍尔电动势。 2．选择题 （1）常用（ b ）制作霍尔传感器的敏感材料。 a．金属b．半导体c．塑料 （2）下列物理量中可以用霍尔传感器来测量的是（ a ）。 a．位移量b．湿度c．烟雾浓度 （3）霍尔传感器基于（ a ）。 a．霍尔效应b．热电效应c．压电效应d．电磁感应 （4）霍尔电动势与（a,d ）。 a．激励电流成正比b．激励电流成反比 c．磁感应强度成反比d．磁感应强度成正比 3．问答题 （1）什么是霍尔效应？霍尔电动势与哪些因素有关? 答：在半导体薄片两端通以控制电流I，并在薄片的垂直方向上施加磁感应强度为B的磁场，那么，在垂直于电流和磁场的方向上将产生电势UH(称为霍尔电势电压),这种现象称为霍尔效应。 霍尔电动势的大小正比于控制电流和磁感应强度。如果流过的电流越大，则电荷量就越多，霍尔电动势越高；如果磁感应强度越强，电子受到的洛仑兹力也越大，电子参与偏转的数量就越多，霍尔电动势也越高。此外，薄片的厚度、半导体材料中的电子浓度对霍尔电动势的大小也会有影响。 （2）如图7-15所示，简述液位控制系统的工作原理。 图7-15液位控制系统的工作原理 答：根据图7-15可以看出，储存罐的液体由液体源通过电磁阀向罐内提供，储存罐的液位增加，与之相通的偏管液位也升高，磁铁也随之升高，液位越高，磁铁越靠近霍尔传感器，磁铁作用于霍尔传感器的磁感应强度就越强，霍尔集成电路输出的电压就越大，当储液罐的额液位达到最高液位时，电压将达到设定值，电磁阀关闭，使液体无法流入储液罐。 如果液位没有达到最高位，开关型霍尔集成电路输出的电压无法达到系统所设定的电压值，电磁阀不关闭，液体源继续输送液体，直到达到最高液位为止。
2013秋川大《无线传感器网络及应用》第一、二次作业答案..
2013秋川大《无线传感器网络及 应用》第一、二次作业答案.. 一、单项选择题。本大题共11个小题，每小题 2.5分，共27.5分。在每小题给出的选项中，只有一项是符合题目要求的。 1.下面哪种协议不属于路由协议 （C ）。 A.地理位置路由协议 B.能量感知路由协议 C.基于跳数的路由协议 D.可靠的路由协议 2.ZigBee的通信速率在2.4GHz时为 （D ）。
A.40Kbps B.20Kbps C.256 Kbps D.250kbps 3.传感器节点（D ）范围以内的所有其它节点，称为该节点的邻居节点。 A.视线 B.跳数 C.网络 D.通信半径 4.TinyOS是一个开源的（D ）操作系统，它是由加州大学的伯利克分校开发，主要应用于无线传感器网络方面。 A.桌面 B.后台 C.批处理 D.嵌入式 https://www.wendangku.net/doc/b010578263.html,N技术使用了哪种介质（A ）。 A.无线电波 B.双绞线 C.光波 D.沙狼
6.传感器节点消耗能量主要消耗在 （A ）上。 A.无线通信模块 B.处理器模块 C.传感器模块 D.管理模块 7.传感器最早起于二十世纪（B ）年代＜ A.60年代 B.70年代 C.80年代 D.90年代 8.定向扩散（Directed Diffusion , DD 路由协议是一种（B ）机制。 A.能量感知路 B.基于查询的路由 C.地理位置路由 D.可靠的路由 9.传感器的灵敏度是有方向性的。当被测量是 单向量，而且对方向性要求较高时，应选择在其它方向上灵敏度（）的传感器; 如果被测量是多维向量，则要求传感器的交叉
灵敏度越（）越好。A A.小；小 B.小;大 C.咼；咼 D.高；底 10.传感器的频率响应越（），则可 测的信号频率范围就越（）。C A.小;高 B.大；宽 C.高；宽 D.大；高 11.传感器 的线形范围是指输出与输入成正比的范围。理论上在此范围内，灵敏度保持定值。传感器的线性范围越（），则 它的量程就越（），并且能保证一 定的测量精度。D A.小;宽 B.小；咼 C.高；大 D.宽；大 二、多项选择题。本大题共29个小题，每小题
传感器课后答案(完整资料).doc
【最新整理，下载后即可编辑】 第1章概述 1.什么是传感器？ 传感器定义为能够感受规定的被测量并按照一定规律转换成可用输出信号的器件和装置，通常由敏感元件和转换元件组成。 1.2传感器的共性是什么？ 传感器的共性就是利用物理规律或物质的物理、化学、生物特性，将非电量（如位移、速度、加速度、力等）输入转换成电量（电压、电流、电容、电阻等）输出。 1.3传感器由哪几部分组成的？ 由敏感元件和转换元件组成基本组成部分，另外还有信号调理电路和辅助电源电路。 1.4传感器如何进行分类？ （1）按传感器的输入量分类，分为位移传感器、速度传感器、温度传感器、湿度传感器、压力传感器等。（2）按传感器的输出量进行分类，分为模拟式和数字式传感器两类。（3）按传感器工作原理分类，可以分为电阻式传感器、电容式传感器、电感式传感器、压电式传感器、磁敏式传感器、热电式传感器、光电式传感器等。（4）按传感器的基本效应分类，可分为物理传感器、化学传感器、生物传感器。（5）按传感器的能量关系进行分类，分为能量变换型和能量控制型传感器。（6）按传感器所蕴含的技术特征进行分类，可分为普通型和新型传感器。 1.5传感器技术的发展趋势有哪些？ （1）开展基础理论研究（2）传感器的集成化（3）传感器的智能化（4）传感器的网络化（5）传感器的微型化 1.6改善传感器性能的技术途径有哪些？ （1）差动技术（2）平均技术（3）补偿与修正技术(4)屏蔽、隔离与干扰抑制(5)稳定性处理 第2章传感器的基本特性 2.1什么是传感器的静态特性？描述传感器静态特性的主要指标有哪些？
答：传感器的静态特性是指在被测量的各个值处于稳定状态时，输出量和输入量之间的关系。主要的性能指标主要有线性度、灵敏度、迟滞、重复性、精度、分辨率、零点漂移、温度漂移。 2.2传感器输入-输出特性的线性化有什么意义？如何实现其线性化？ 答：传感器的线性化有助于简化传感器的理论分析、数据处理、制作标定和测试。常用的线性化方法是：切线或割线拟合，过零旋转拟合，端点平移来近似，多数情况下用最小二乘法来求出拟合直线。 2.3利用压力传感器所得测试数据如下表所示，计算其非线性误差、迟滞和重复性误差。设压力为0MPa时输出为0mV,压力为0.12MPa时输出最大且为16.50mV. 非线性误差略 正反行程最大偏差?Hmax=0.1mV，所以γH=±? Hmax0.1100%=±%=±0.6%YFS16.50 重复性最大偏差为?Rmax=0.08，所以γR=±?Rmax0.08=±%=±0.48%YFS16.5 2.4什么是传感器的动态特性？如何分析传感器的动态特性？ 传感器的动态特性是指传感器对动态激励（输入）的响应（输出）特性，即输出对随时间变化的输入量的响应特性。 传感器的动态特性可以从时域和频域两个方面分别采用瞬态响应法和频率响应法来分析。瞬态响应常采用阶跃信号作为输入，频率响应常采用正弦函数作为输入。 2.5描述传感器动态特性的主要指标有哪些？ 零阶系统常采用灵敏度K，一阶系统常采用时间常数τ、灵敏度K，二阶系统常采用固有频率ω0、阻尼比ζ、灵敏度K来描述。 2.6试解释线性时不变系统的叠加性和频率保持特性的含义及其意义。
多传感器融合中的卡尔曼滤波应用
多传感器融合中的卡尔曼滤波探讨 1 引言 目前靠单一的信息源很难保证获取环境信息的快速性和准确性的要求，会给系统对周围环境的理解及系统的决策带来影响，另外，单一传感器获得的仅仅是环境特征的局部、片面的信息，它的信息量是十分有限的。而且每个传感器采集到的信息还受到自身品质、性能噪声的影响，采集到的信息往往是不完整的，带有较大的不确定性，偶尔甚至是错误的。而且在传统方式中，各传感器采集的信息单独、孤立的进行加工处理，不仅会导致处理工作量增加，而且割断了各传感器信息的联系丢失了信息的有机组合蕴涵的信息特征，也造成信息资 源的浪费[3-7]。在运动控制系统中，传统上就往往将速度传感器测量到的速度和加速度计测量到的加速度进行单独处理，没有将两者的信息进行数据融合。由物理定律可知，加速度与速度成导数关系，所以两者的数据是存在内在联系的，完全可以根据信息融合理论对两者数据进行综合处理，从而得到更加准确的结果。卡尔曼滤波器是常用的一种数据融合技术，它利用迭代递推计算的方式，对存贮空间要求很小，适合于存贮空间和计算速度受限的场合 [1,2]。本文分析了数度传感器和加速度计各自的优缺点，给出了一种应用卡尔曼滤波器原理对两者进行数据融合的方法。 2 传感器简介 2.1 光电编码器 光电编码器通常用于角度、位移、或转速测量，通过对光脉冲的个数进行计数再经过计算而得到测量值。假设在周长为L 的圆盘上有M 个过光孔，离散系统中，在周期时间T 内对脉冲进行计数值为N ，则第k 次测量的线速度v 可表达为 MT k Le k v MT k Le MT k LN k e k N MT L k v )()()()())()(()(+=+=+=∧ (2-1) e 是随机误差，为光脉冲取整后的剩余值，取值范围为（－1， 1），可看作均匀分布。∧v 为实际的观测值，与真值v 之间相差MT Le 。可见，在固定长度的L 上，加大M 或T 的值，都可以减小误差。但是加大M 需要付出昂贵的成本，使传感器价格大幅提高，如光栅式光电传感器；而加大T 又会降低系统的动态响应性能，所以在实际应用中，这两者均难如愿。 在需要同时测量加速度的场合，理论上可以由对速度求差分方程得出，即 2 2))1(()(())1()(()1()()(MT k e k Le MT k N k N L T k v k v k a --+--=--= (2-2) 容易看出，相对误差显著提高，数据几乎不可用，所以需要专门的加速度计对加速度进行测量。 2.2 加速度计 加速度计用于测量物体的线性加速度，根据不同的测量原理，有很多种类，本文中使用的MMA7260是一款低成本、低功耗、小体积、功能完善的单芯片加速度计，主要用于运动检测、惯性导航、震动检测、交通安全等。MMA7260响应快、带宽可调整、可响应高频率输入，但是其测量数据噪声与带宽的平方根成正比，会随着带宽增加而增加。 5.1350)(?=BW g rms Noise μ (2-3) 式中BW 为传感器带宽(HZ)。因此在设计时，首先要确定被测加速度的频率范围，然后再
卡尔曼滤波的基本原理及应用
卡尔曼滤波的基本原理及应用卡尔曼滤波在信号处理与系统控制领域应用广泛，目前，正越来越广泛地应用于计算机应用的各个领域。为了更好地理解卡尔曼滤波的原理与进行滤波算法的设计工作，主要从两方面对卡尔曼滤波进行阐述：基本卡尔曼滤波系统模型、滤波模型的建立以及非线性卡尔曼滤波的线性化。最后，对卡尔曼滤波的应用做了简单介绍。 卡尔曼滤波属于一种软件滤波方法，其基本思想是：以最小均方误差为最佳估计准则，采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值，算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。 最初的卡尔曼滤波算法被称为基本卡尔曼滤波算法，适用于解决随机线性离散系统的状态或参数估计问题。卡尔曼滤波器包括两个主要过程：预估与校正。预估过程主要是利用时间更新方程建立对当前状态的先验估计，及时向前推算当前状态变量和误差协方差估计的值，以便为下一个时间状态构造先验估计值；校正过程负责反馈，利用测量更新方程在预估过程的先验估计值及当前测量变量的基础上建立起对当前状态的改进的后验估计。这样的一个过程，我们称之为预估－校正过程，对应的这种估计算法称为预估－校正算法。以下给出离散卡尔曼滤波的时间更新方程和状态更新方程。 时间更新方程： 状态更新方程： 在上面式中，各量说明如下： A：作用在X k-1上的n×n 状态变换矩阵 B：作用在控制向量U k-1上的n×1 输入控制矩阵 H：m×n 观测模型矩阵，它把真实状态空间映射成观测空间 P k－：为n×n 先验估计误差协方差矩阵 P k：为n×n 后验估计误差协方差矩阵 Q：n×n 过程噪声协方差矩阵 R：m×m 过程噪声协方差矩阵 I：n×n 阶单位矩阵K k：n×m 阶矩阵，称为卡尔曼增益或混合因数 随着卡尔曼滤波理论的发展，一些实用卡尔曼滤波技术被提出来，如自适应滤波，次优滤波以及滤波发散抑制技术等逐渐得到广泛应用。其它的滤波理论也迅速发展，如线性离散系统的分解滤波（信息平方根滤波，序列平方根滤波，UD 分解滤波），鲁棒滤波（H∞波）。 非线性样条自适应滤波：这是一类新的非线性自适应滤波器，它由一个线性组合器后跟挠性无记忆功能的。涉及的自适应处理的非线性函数是基于可在学习
(完整版)高中物理《传感器的应用实验》教案
高中物理《传感器的应用实验》教案转载 一、教材分析 本节继第三节介绍四种传感器的应用实例之后，再进一步拓展学生的视野，提高学生的认识和分析能力以及动手能力，并通过实验的方法，让学生在组装和调试中，更为深入地认识传感器的应用。 二、教学目标 1．知识目标： （1）、知道二极管的单向导电性和发光二极管的发光特性。 （2）、知道晶体三极管的放大特性。 (3)、掌握逻辑电路的基本知识和基本应用。 2．能力目标： 通过实验的方法，让学生在组装和调试中，更为深入地认识传感器的应用。 3．情感、态度和价值观目标： 培养学生的学习兴趣，倡导以创新为主，实践为重的素质教育理念。 三、教学重点难点 重点：传感器的应用实例。 难点：由门电路控制的传感器的工作原理。 四、学情分析 我们的学生属于理解较差，动手能力不好，尽量让学生多动手，必要时需要教师指导并借助动画给予直观的认识。 五、教学方法 PPT课件，演示实验，讲授 六、课前准备 1．学生的学习准备：预习新课，初步把握实验原理及方法步骤。 2．教师的教学准备：多媒体课件制作，课前预习学案，课内探究学案，课后延伸拓展学案。3．教学环境的设计和布置：四人一组，课前准备好斯密特触发器或非门电路，二极管，三极管，蜂鸣器，滑线变阻器，热敏电阻，光敏电阻等材料用具。 七、课时安排：1课时 八、教学过程 （一）预习检查、总结疑惑 检查落实了学生的预习情况并了解了学生的疑惑，使教学具有了针对性。 （二）情景导入、展示目标。 上节课我们学习了温度传感器、光传感器及其工作原理。请大家回忆一下我们学了哪些具体的温度、光传感器？
学生思考后回答：电饭锅，测温仪，鼠标器，火灾报警器 这节课我们将结合简单逻辑电路中的知识学习由门电路以及传感器控制的电路问题。（三）合作探究、精讲点拨。 探究一：（！）普通二极管和发光二极管 1、二极管具有单向导电性 2、发光二极管除了具有单向导电性外，导电时还能发光，普通发光二极管使用磷化镓或磷砷化镓等半导体材料制成，直接将电能转化为光能，该类发光二极管的正向导通电压大于1.8V。 （2）晶体三极管 1、三极管具有电流放大作用。 2、晶体三极管能够将微弱的信号放大，晶体三极管的三个极分别是发射极e，基极b和集电极c。 3、传感器输出的电流和电压很小，用一个三极管可以放大几十倍或几百倍，三极管的放大作用表现为基极b的电流对集电极c的电流起了控制作用。 （三）逻辑电路 逻辑门电路符号图包括与门，或门，非门， 1．与逻辑 对于与门电路，只要一个输入端输入为0，则输出端一定是0，只有当所有输入端输入都同为1时，输出才是1. 2．或逻辑 对于或门电路，只要一个输入端输入为1，则输出一定是1，反之，只有当所有输入端都为0时，输出端才是0. 3.非门电路 对于非门电路，当输入为0时，输出总是1，当输入为1时，输出反而是0，非门电路也称反相器。 4.斯密特电路： 斯密特触发器是特殊的非门电路，当加在它的输入端A的电压逐渐上升到某个值1.6V时，输出端Y会突然从高电平调到低电平0.25V，而当输入端A的电压下降到另一个值的时候0.8V，Y会从低电平跳到高电平3.4V。斯密特触发器可以将连续变化的模拟信号转换为突变的数字信号。而这正是进行光控所需要的。 探究点二：应用实例 1、光控开关 电路组成：斯密特触发器，光敏电阻，发光二极管LED模仿路灯，滑线变阻器，定值电阻，电路如图所示。
传感器技术第3版课后部分习题解答
光勇 0909111621 物联网1102班《传感器技术》作业 第一章习题一 1-1衡量传感器静态特性的主要指标。说明含义。 1、线性度——表征传感器输出-输入校准曲线与所选定的拟合直线之间的吻合（或偏 离）程度的指标。 2、回差（滞后）—反应传感器在正（输入量增大）反（输入量减小）行程过程中输出- 输入曲线的不重合程度。 3、重复性——衡量传感器在同一工作条件下，输入量按同一方向作全量程连续多次变 动时，所得特性曲线间一致程度。各条特性曲线越靠近，重复性越好。 4、灵敏度——传感器输出量增量与被测输入量增量之比。 5、分辨力——传感器在规定测量围所能检测出的被测输入量的最小变化量。 6、阀值——使传感器输出端产生可测变化量的最小被测输入量值，即零位附近的分辨 力。 7、稳定性——即传感器在相当长时间仍保持其性能的能力。 8、漂移——在一定时间间隔，传感器输出量存在着与被测输入量无关的、不需要的变 化。 9、静态误差（精度）——传感器在满量程任一点输出值相对理论值的可能偏离（逼近） 程度。 1-2计算传感器线性度的方法，差别。 1、理论直线法：以传感器的理论特性线作为拟合直线，与实际测试值无关。 2、端点直线法：以传感器校准曲线两端点间的连线作为拟合直线。 3、“最佳直线”法：以“最佳直线”作为拟合直线，该直线能保证传感器正反行程校 准曲线对它的正负偏差相等并且最小。这种方法的拟合精度最高。 4、最小二乘法：按最小二乘原理求取拟合直线，该直线能保证传感器校准数据的残差 平方和最小。 1—4 传感器有哪些组成部分？在检测过程中各起什么作用？ 答：传感器通常由敏感元件、传感元件及测量转换电路三部分组成。 各部分在检测过程中所起作用是：敏感元件是在传感器中直接感受被测量，并输出与被测量成一定联系的另一物理量的元件，如电阻式传感器中的弹性敏感元件可将力转换为位移。传感元件是能将敏感元件的输出量转换为适于传输和测量的电参量的元件，如应变片可将应变转换为电阻量。测量转换电路可将传感元件输出的电参量转换成易于处理的电量信号。 1-5传感器有哪些分类方法？各有哪些传感器？ 答：按工作原理分有参量传感器、发电传感器、数字传感器和特殊传感器；按被测量性质分有机械量传感器、热工量传感器、成分量传感器、状态量传感器、探伤传感器等； 按输出量形类分有模拟式、数字式和开关式；按传感器的结构分有直接式传感器、差分式传感器和补偿式传感器。 1-6 测量误差是如何分类的？ 答：按表示方法分有绝对误差和相对误差；按误差出现的规律分有系统误差、随机误差和粗大误差按误差来源分有工具误差和方法误差按被测量随时间变化的速度分有静态误差和动态误差按使用条件分有基本误差和附加误差按误差与被测量的关系分有定值误差和积累误差。
无线传感器网络的应用
2012年第08 期 0.引言 随着传感器技术、微电子技术、嵌入式计算技术和通信技术等几种技术的融合和汇聚，具有感知信息、数据处理、存储和通信能力的微型传感器被应用于国防军事、工业生产、环境监测等多个领域。无线传感器网络(Wireless Sensor Networks ,WSN)是由一组稠密布置的微型传感器组成的无线自组织网络，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖的地理区域内感知对象的信息，并发布给观察者。相对于有线传感器网络而言，无线传感器网络具有成本低、应用灵活、部署快速等优点，具有很大的应用空间。无线传感器网络已在军事、安全、环境、工业、交通、健康和家居等领域，有着广泛的应用。 1.无线传感器网络的体系结构及特点 1.1无线传感器网络的结构 无线传感器网络由大量集传感与驱动控制、计算存储、通信于一 体的的嵌入式传感器节点构成。这些传感器节点通常包括传感器节点、网络协调器节点和应用管理器节点。应用时，传感器节点分布在不同的角落，采集节点周边的温度、湿度、光强度、噪声、压力、速度等物理信息，各传感器节点将采集到的信息发送给特定的对象。图1为无线传感器网络的结构。 图1无线传感器网络结构 传感器节点具有信息采集和处理的能力，是由传感器模块、数据处理模块和无线通信模块组成的微系统。传感器模块负责采集外界环境的物理信息并将物理信号转换为数字信号；数据处理模块对数字信号进行编码等处理；无线通信模块负责将信息传送到网络中。传感器节点实质是以自组织的形式构成无线网络。网络协调器节点具有信息处理能力和网络管理能力，实现传感器节点与应用管理器节点之间信息的交换。应用管理器节点是用户于传感器网络的接口。用户通过应用管理器节点实现处理无线传感器网络采集到的信息和向无线传感器网络发布应用指令的交互。 1.2无线传感器的特点 无线传感器网络能够得到广泛的应用，因其具有以下特点：1.2.1节点规模大、节点体积小 无线传感器网络中传感器节点密度高，数量巨大，可能达到几百、几千万，甚至更多。体积小是无线传感器网络节点一个重要特点，也是实现大量部署的内在要求。 1.2.2自组织 无线传感器网络根据组网机制和网络协议自动对网络进行配置和管理，传感器节点有自组织能力，能够自动形成无线通信系统不需要固定的基础设施作为网络枢纽。 1.2.3能适应复杂环境 传感器网络主要分布在各种条件恶劣的环境，如军事边界或者一 些人员难以进入地区。同时，节点容易受高山、建筑物、障碍物等地势地貌以及风雨雷电等自然环境的影响。 1.2.4部署容易且成本低 只需要在目标区域进行随机部署，不需要指定特定的位置。相对于有线网络传输，无线网络传输降低了各种成本。 1.2.5可靠性高 无线传感器节点资源有限，其生命周期主要取决于电池。对无线传感器节点进行维护、回收和替换的可能性很小。因此，无线传感器网络要具有信息传输的高度可靠性和对节点失效的高度容错性。 2.无线传感器网络的应用 2.1军事建设 无线传感器网络以其快速布署、自组织和容错等特点，成为军事通信控制系统的重要组成部分，可用于兵力、装备弹药和物资的监控，阵地和敌情的侦查，战场的监视，生物化学攻击的判断、目标的指示，战损的评估等。 2.2工农业生产 通过传感器监测设备的震动、润滑和磨损情况，可以迅速得到设备的健康状态;通过在生产线上布署传感器网络，可以方便的实现在线质量控制。无线传感器网络为提高设备性能、提升产品质量、降低成本，提供了一种很好的技术方案。 我国是一个农业大国，深化现代技术在农业中的应用，对推进我国农业生产产业化和现代化进程具有重要作用。将无线传感器网络技术应用于现代农业，可实现农业信息采集以及远程传输，为科学决策提供可靠依据。 2.3环境监测 在环境科学研究中，无线传感器网络为大规模野外数据采集和气候气象监测提供了便利，可用于跟踪候鸟、小型动物和昆虫的迁徙地球探测，林火和洪水监测等。如美国Berkley 等单位在美国缅因州的GreatDuck 岛对海燕栖息地的生态环境监测；肯尼亚MPala 研究中心对大规模野生动物(野马，斑马等)的栖息地进行考察研究；挪威对冰河观测以了解地球气候的变化。 2.4安全监控 通过在监控藏所部署无线传感器网络，利用场所附近的声音、震动、光、温度等物理信息的变化，了解被监控对象的状态，来防止非法入侵、安全事故等。目前应用较多的是煤矿、电站、通信枢纽、行政中心等。如实时监控煤矿井下环境来进行灾害预警，实时监控井下人员和设备的位置来对其进行资源调度，并为灾后的辅助救援提供支持。 2.5智能交通 将无线传感器网络应用到智能交通系统，作为它的一个信息采集和通信子系统。这个子系统充分利用了无线传感网络覆盖范围广、灵活性好和易于大规模部署等特点，来采集全路段的车辆和路面信息。相对于有线交通信息采集通信系统而言，大幅度地降低现有交通监控网络的成本。通过车载和道路传感器的配合，驾驶者和交通控制人员可以实时地了解路况和交通信息。布置于道路上的速度识别传感器，可以监测交通流量等信息，为出行者提供信息服务，并且在发现违章时能及时报警和记录。（下转第143页） 无线传感器网络的应用 孙跃 （华北电力大学中国北京 102206） 【摘要】无线传感器网络作为目前最有前途的新技术之一，受到了学术界众多科研人员的关注，成为了当今科学研究的一个热门课题。文章介绍了无线传感器网络的内涵和体系结构，分析了无线传感器网络的特点，阐述了无线传感器网络的应用领域。 【关键词】无线传感器网络;特点;应用 作者简介：孙跃（1990—），男，北京人，本科学历，主要研究方向为通信工程 。 ◇高教论述◇
卡尔曼滤波器介绍 --- 最容易理解
10.6 卡尔曼滤波器简介 本节讨论如何从带噪声的测量数据把有用信号提取出来的问题。通常，信号的频谱处于有限的频率范围内，而噪声的频谱则散布在很广的频率范围内。如前所述，为了消除噪声，可以把 FIR滤波器或IIR滤波器设计成合适的频带滤波器，进行频域滤波。但在许多应用场合，需要进行时域滤波，从带噪声的信号中提取有用信号。虽然这样的过程其实也算是对信号的滤波，但所依据的理论,即针对随机信号的估计理论,是自成体系的。人们对随机信号干扰下的有用信号不能“确知”，只能“估计”。为了“估计”，要事先确定某种准则以评定估计的好坏程度。最小均方误差是一种常用的比较简单的经典准则。典型的线性估计器是离散时间维纳滤波器与卡尔曼滤波器。 对于平稳时间序列的最小均方误差估计的第一个明确解是维纳在1942年2月首先给出的。当时美国的一个战争研究团体发表了一个秘密文件，其中就包括维纳关于滤波问题的研究工作。这项研究是用于防空火力控制系统的。维纳滤波器是基于最小均方误差准则的估计器。为了寻求维纳滤波器的冲激响应，需要求解著名的维纳-霍夫方程。这种滤波理论所追求的是使均方误差最小的系统最佳冲激响应的明确表达式。这与卡尔曼滤波（Kalman filtering）是很不相同的。卡尔曼滤波所追求的则是使均方误差最小的递推算法。 在维纳进行滤波理论研究并导出维纳-霍夫方程的十年以前，在1931年，维纳和霍夫在数学上就已经得到了这个方程的解。 对于维纳-霍夫方程的研究，20世纪五十年代涌现了大量文章，特别是将维纳滤波推广到非平稳过程的文章甚多，但实用结果却很少。这时正处于卡尔曼滤波问世的前夜。 维纳滤波的困难问题，首先在上世纪五十年代中期确定卫星轨道的问题上遇到了。1958年斯韦尔林（Swerling）首先提出了处理这个问题的递推算法，并且立刻被承认和应用。1960年卡尔曼进行了比斯韦尔林更有意义的工作。他严格地把状态变量的概念引入到最小均方误差估计中来，建立了卡尔曼滤波理论。空间时代的到来推动了这种滤波理论的发展。 维纳滤波与卡尔曼滤波所研究的都是基于最小均方误差准则的估计问题。 维纳滤波理论的不足之处是明显的。在运用的过程中，它必须把用到的全部数据存储起来，而且每一时刻都要通过对这些数据的运算才能得到所需要的各种量的估值。按照这种滤波方法设置的专用计算机的存储量与计算量必然很大，很难进行实时处理。虽经许多科技工作者的努力，在解决非平稳过程的滤波问题时，给出能用的方法为数甚少。到五十年代中期，随着空间技术的发展，这种方法越来越不能满足实际应用的需要，面临了新的挑战。尽管如此，维纳滤波理论在滤波理论中的开拓工作是不容置疑的，维纳在方法论上的创见，仍然影响着后人。 五十年代中期，空间技术飞速发展，要求对卫星轨道进行精确的测量。为此，人们将滤波问题以微分方程表示，提出了一系列适应空间技术应用的精练算法。1960年
传感器作业答案
第二章 测量误差与数据处理 1、测量数据中包含哪三种误差它们各自的含义是什么 系统误差：对同一被测量进行多次重复测量时（等精度测量），绝对值和符号保持不变，或 在条件改变时，按一定规律变化的误差称为系统误差。 随机误差：对同一被测量进行多次重复测量时（等精度测量），绝对值和符号不可预知的随 机变化，但就误差的总体而言，具有一定的统计规律性的误差称为随机误差。 粗大误差：明显偏离测量结果的误差称为粗大误差，又称疏忽误差。这类误差是由于测量者 疏忽大意或环境条件的突然变化产生的。对于粗大误差，首先应设法判断是否存在，然后将其剔除。 2、对某轴直径d 的尺寸进行了15次测量，测得数据如下（单位mm ）：, , , , , , , ,, , , , ,,。试用格罗布斯准则判断上述数据是否含有粗大误差，并写出测量结果。 解：1）求算术平均值 2）求单次测量值的标准差估计值 3）按格罗布斯准则判别是否存在粗大误差（查书P61 表3－2） 经检查，存在 ， 故剔除120.30mm 。 4）重新求解上述各值，得： ； mm x x i i 404.12015 15 1 == ∑=- ∧ σmm 033.01 )(12 ＝--= ∑=∧ n x x n i i σmm g n g K G 080.0033.041.2)05.0,15(),(00≈?===∧ ∧ σσα)15,...,2,1(=>i K v G i mm x 41.120=- mm 016.0＝∧ σmm g n g K G 038.0016.037.2)05.0,14(),(00≈?===∧ ∧σσα
经检查所有的 ，故无粗大误差。 5）按照马利科夫准则，判断有无系统误差 因n ＝14，故mm v v M i i i i 02.0002.014 8 7 1 =-=-=∑∑==，M 值较小，故可判断测量列中无系统误差。 6）求算术平均值的标准差的估计值 7）P ＝ 时，查t 分布表，v ＝n －1＝14－1＝13，查表得t α＝，最后的测量结果： 3、一台精度等级为，量程范围为600～1200℃的温度传感器，其最大允许绝对误差是多少检验时某点最大绝对误差是3.5 ℃，问此表是否合格 解： 即此传感器的最大允许绝对误差为3℃，检验时某点最大绝对误差是3.5 ℃，大于3 ℃，则此传感器不合格 第三章 信号分析与处理 1.对余弦信号分别推导出傅里叶级数的 1）三角函数展开式的幅频谱和相频谱； 2）复指数展开式并画出其实频谱和虚频谱图以及幅频谱、相频谱。 解： 2）余弦信号的傅里叶级数复指数展开式为 在－w 0处，C nR ＝1/2 C nI =0 在w 0处， C nR ＝1/2 C nI =0 )14,...,2,1(=