matlab计算传感器线性度和灵敏度

在MATLAB中，计算传感器的线性度和灵敏度通常涉及对传感器测量数据进行拟合分析。线性度描述了传感器响应与输入信号的关系接近直线的程度，而灵敏度则是指传感器输出信号变化与输入信号变化的比例。

以下是基本步骤：

1. **获取数据**：首先，你需要一组已知输入值和对应的传感器读数。这可以是实验室实验得到的数据，也可以是模拟的数据集。

input_data = ...; % 输入值向量
sensor_output = ...; % 对应的传感器输出值向量

2. **绘制趋势线**：利用`polyfit`函数进行线性拟合，找到最佳拟合直线的斜率，这代表了传感器的理论斜率，即灵敏度。

slope_theory = polyfit(input_data, sensor_output, 1); % 一次线性回归，得到斜率

3. **计算线性度**：通过比较实际传感器输出与线性拟合输出的差异，可以计算相对误差来评估线性度。一种常见的方式是计算残差标准偏差（RMS），越小表示线性越好。

linear_fit = polyval(slope_theory, input_data);
residuals = sensor_output - linear_fit;
rms_error = sqrt(mean(residuals.^2));

4. **报告结果**：最后，你可以将计算出的灵敏度和线性度作为指标来评价传感器性能。

fprintf('理论灵敏度: %f\n', slope_theory(1)); 
fprintf('RMS线性度误差: %f\n', rms_error);