Ang mga Sensor ay kadalasang nagpapakita ng hindi-linear na pag-uugali, na nangangahulugang ang kanilang output ay hindi nagbabago ng proporsiyon sa sinusukat na kantidad. Ang pag-unawa sa mga hindi-linearities na ito ay mahalaga para sa tumpak na koleksiyon at pagsusuri ng data. Ang mga pamamaraan ng Calibration ay ginagamit upang matukoy at maitama ang mga paglihis na ito, pagpapabuti ng mga pandamang pagganap.

Mga Uri ng Sensor Non-Linearities

Ang mga non-linearities ay maaaring iuri sa ilang uri, kabilang ang:

  • [Talaksan ang mga pagkakamali: Mga paglihis sa sero input.
  • Mga pagkakamaling pang-Gain: Maling pagkakahilig ng tugong output.
  • [[[[C]]] Ang output ay depende sa direksiyon ng input change.
  • [Drift: Unti-unting pagbabago sa paglipas ng panahon.

Mga Pamamaraan sa Pag - aalis ng Calibration

Ang alibrasyon ay kinasasangkutan ng paghahambing ng mga sensor output sa mga alam na mga pamantayang reperensiya. Ang mga pamamaraan ay kinabibilangan ng linear calibration, polynomial calibration, at pirasowise calibration. Ang mga pamamaraang ito ay tumutulong upang imodelo nang tumpak ang tugon ng sensor sa saklaw ng sukat nito.

Mga Pamamaraan ng Pagtutuwid

Minsang maitatangi ang mga di-linearity, maaaring ikapit ang mga algorithm na pang-edukasyon. Mga karaniwang pamamaraan ay kinabibilangan ng:

  • Mga tala ng Panorama: Nag-iimbak ng mga halagang pang-edukasyon para sa espesipikong mga saklaw ng input.
  • Mga modelong pangmatematika: Paglalapat ng mga tungkuling polynomial o eksponential.
  • [[[Pansala:] Pagdulas ng datos upang mabawasan ang mga pagkakamali.