西安交大智能传感器系统实验教程：神经网络与SVM应用

"西安交通大学的《智能传感器系统实验指导书》是一本针对传感器学习者的实用教程，旨在通过实验教学提升学生在传感器系统领域的理论知识和实践技能。书中详细介绍了如何使用神经网络技术和支持向量机（SVM）来改善传感器系统的性能，特别是针对交叉敏感问题的处理。此外，还涉及到了数字滤波器的制作等内容。" 该实验指导书由刘君华、张勇和汤晓君共同编著，出版于二ΟΟ七年十月三十日。书中的实验设计分为多个模块，以逐步提升学习者的能力，包括自主学习、自主训练、自主应用和自主提高。 实验1探讨了神经网络技术在改善传感器系统稳定性中的应用。实验者需要理解常规传感器的交叉敏感问题及其产生的原因，并通过学习BP神经网络的基本原理，掌握如何利用这种网络来抑制交叉敏感，提高传感器的稳定性。实验涵盖了网络的结构、学习训练和检验方法，同时提供了在线远程测控实验室的资源供学生实践。 实验2则引入了支持向量机（SVM）的学习与应用。SVM是一种强大的机器学习算法，能够有效地处理交叉敏感问题。实验者需要学习SVM的基本原理，并通过实际训练解决传感器的交叉敏感问题，例如在糖尿病诊断和气体传感器的精度提升中的应用。 实验3则转向数字滤波器的制作，这是信号处理中的关键环节，用于去除噪声、提取有用信息。虽然具体内容未给出，但可以推测这部分将涵盖数字滤波器的设计原理和实现步骤，可能包括IIR滤波器和FIR滤波器等常见类型。 这本书不仅提供理论知识，更强调实践操作，通过一系列自主学习和自主训练模块，鼓励学生发现问题、解决问题，培养他们的创新能力和实际操作能力。每个实验模块的最后，都设有自主提高环节，要求学生将所学知识应用于新的场景，以达到学以致用的目标。这样的教学模式对于提升学生的综合能力具有显著效果。