matlab 传感器的迟滞,传感器的基本特性-线性度,灵敏度,重复性,迟滞,分辨率,稳定性,漂移...

传感器的迟滞是指在传感器测量信号发生变化后，传感器输出信号变化的延迟时间。通常分为正迟滞和负迟滞两种，正迟滞是指传感器输出信号滞后于输入信号，负迟滞则是指传感器的输出信号超前于输入信号。传感器的基本特性包括线性度、灵敏度、重复性、分辨率、稳定性、漂移等。其中，线性度是指传感器输出信号与输入信号之间的线性关系程度，灵敏度是指传感器对输入信号变化的敏感程度，重复性是指传感器在相同条件下多次测量所得的结果的一致性，分辨率是指传感器可以测量出的最小变化量，稳定性是指传感器在长时间内输出信号的稳定性，漂移是指传感器在长时间使用后，输出信号发生的变化。

相关问题

matlab求传感器在不同量程下的灵敏度非线性误差

Matlab可以用于计算传感器在不同量程条件下的灵敏度非线性误差。以下是一种可能的方法：

首先，我们需要收集传感器在不同输入量程范围内的实际输出值和对应的理论输入值。这可以通过准备一系列已知输入值并记录传感器的输出值来完成。

接下来，在Matlab中创建一个函数，输入参数为传感器的理论输入值和对应的实际输出值。该函数的目标是计算线性回归模型的系数，该模型可以描述传感器的非线性误差。可以使用polyfit函数进行拟合，其中第一个参数是传感器的理论输入值，第二个参数是传感器的实际输出值，第三个参数是多项式的阶数（通常选择1），返回值是拟合模型的系数。

然后，可以使用polyval函数根据所得到的拟合系数对传感器的理论输入值进行预测，并计算预测值与实际输出值之间的差异。这个差异被定义为灵敏度非线性误差。

最后，可以将所得到的灵敏度非线性误差绘制成图形，以便更直观地理解传感器在不同量程范围内的表现。可以使用plot函数绘制实际输出值与预测值之间的差异。

通过上述步骤，就可以使用Matlab计算传感器在不同量程下的灵敏度非线性误差，并将结果以图形的形式呈现。

matlab求线性度,灵敏度

求线性度和灵敏度通常是针对传感器或测量系统的，下面分别介绍其求解方法：

1. 线性度：线性度是指传感器输出信号与被测量物理量之间的线性关系的好坏程度。一般使用满量程误差（FSE）来表示。FSE是指在整个量程范围内，实际输出值与理论输出值之间的最大偏差。线性度可以使用以下公式来计算：

线性度 = (1 - |FSE|/量程) × 100%

其中，量程是指传感器的最大测量范围。

2. 灵敏度：灵敏度是指传感器输出信号与被测量物理量之间的变化率。一般使用灵敏度系数来表示。灵敏度系数是指传感器输出信号的变化量与被测量物理量变化量之间的比值。灵敏度可以使用以下公式来计算：

灵敏度 = Δ输出信号 / Δ被测量物理量

其中，Δ表示变化量。