基于神经网络的测色仪器系统误差分析和校正

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基于神经网络的多传感器系统误差校正方法

０引
言
随着科学技术的进步，现代测控系统对传感器的可靠性及准确度提出了越来越高的要求而现代智能信息处理技术在多传感器系统中的运用，以可提高系统的准确度和性能当传感器达到一定准确度后，要使准确度有进一步的提高，投人要成倍增长因此，以通过对原传感器系统的误差进行补可偿，以提高传感器的准确度。而这些误差，一般都是
ｍａｐｎｂｌｙｏｔＢＰｎｕａｅｗｏｋ．ｐｉｇａｉｔｆｈｉｅｅｒｌｔｒＢｙｔａｎｎ，ｈＰｎｕａｅｗｏｋａｈｅｅｈｌｏｃｐｎａｉｎｆｒｎｒｉｉｇｔｅＢｅｒｌｔｒｃｉｖｓｔｅｅｌｒｃｍｅｓｔｎｏｏ
．… ｘ
测量传感器的修正值。对测量传感器进行修正，从而提高测量传感器的准确度。采用这种方法使系统具
有更强的抗干扰能力和鲁棒性。２传感器系统神经网络校正算法传感器系统的输出向量Ｇ可表示为
Ｇ＝Ｆ＋ｙ＋Ａ．
输出是各测量传感器修正值Ｙ＝：ｌＹ，．，。ｙ，２Ｙ］而样本集台为ｘ、ｙ的子集。常，通这种映射关系难
所提出的神经网络多传感器系统误差校正系统
结构如图１所示。
收稿日期：０１１６２１ —１—１３
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传感器技术
第２卷１
网络的非线性变换（映射）校正网络的输出是各种，
输入是环境传感器的信息Ｘ＝［ｌｘ … ｘ，２
中围分类号：ＴＰ１２２文献标识码：Ａ文章编号：１０ —９８（０２０ —０３ —０００７７２０）４０７３

网络测试工具使用中常见问题六：测量误差与校正方法讨论(一)

测量误差与校正方法讨论在网络测试工具的使用过程中，经常会遇到测量误差的问题。

对于网络测试工具而言，精确的测量结果对于正确判断网络性能以及故障排查至关重要。

然而，由于各种因素的干扰，网络测试工具的测量结果常常存在一定的误差。

本文将讨论常见的网络测试工具使用中的测量误差和校正方法。

一、误差来源网络测试工具的测量误差来源较为复杂。

以下是一些常见的误差来源：1.设备误差：网络测试工具本身的误差是影响测量结果的重要因素。

例如，测试仪器的精度、稳定性、抗干扰能力等都会对测量结果产生影响。

2.环境误差：环境因素如噪声、温度、湿度等也会对测量结果产生一定的影响。

特别是在复杂的工业环境中，由于信号传输、电磁辐射等问题，测量误差会更加显著。

3.人为误差：操作人员的不正确使用或者操作不慎也可能导致测量误差。

例如，不正确的信号连接、参数设置错误等都可能引起测量结果的不准确。

二、误差校正方法为了减小测量误差，保证测量结果的准确性，需要采取相应的校正方法。

以下是一些常见的误差校正方法：1.仪器校准：网络测试仪器应定期进行校准，以确保其测量精度。

不同的测试仪器校准方法有所不同，但一般包括频率响应校准、灵敏度校准、零点校准等。

通过仪器校准，可以消除设备本身的误差。

2.环境校正：对于环境误差，可以采取一些措施来减小其影响。

例如，通过合理的布线来减少信号传输中的干扰，采用隔离措施来减小电磁干扰等。

3.操作规范：为了减小人为误差，需要制定详细的操作规范，并对操作人员进行培训和指导。

只有在正确认识测试工具的使用方法，并按照标准流程进行操作，才能避免人为误差的发生。

4.多次平均：对于测量结果存在较大波动的情况，可以进行多次测量并取平均值。

通过多次测量的平均值，可以减小随机误差的影响，使得测量结果更加准确。

5.外部校准：有些情况下，可以通过与其他准确的测量设备进行对比来验证测试工具的测量结果。

如果发现测量结果存在显著的偏差，可以对测试工具进行调整或者校准，以提高测量的准确性。

基于神经网络的机械系统误差预测与修正方法

基于神经网络的机械系统误差预测与修正方法近年来，随着人工智能和机器学习的发展，神经网络成为许多领域中的热门研究方向。

机械系统是其中之一。

在机械系统的运行过程中，误差的积累是常见问题之一。

本文将介绍基于神经网络的机械系统误差预测与修正方法，旨在提高机械系统的精度和稳定性。

一、误差预测机械系统中的误差来源多种多样，包括传感器的噪声、机械结构的不精确性和外界环境的干扰等。

传统的误差预测方法主要依赖于物理模型，但这种方法对于误差的复杂性和变化性较难处理。

因此，基于神经网络的误差预测方法应运而生。

神经网络是一种模仿人脑神经元网络的数学模型，其可以通过训练学习到大量的数据以及其与输出之间的关系。

对于机械系统，我们可以将输入定义为系统的工作状态和环境参数，输出定义为误差的预测值。

通过对大量数据的训练，神经网络可以学习到系统的误差特征，从而实现误差的准确预测。

二、误差修正误差预测只是解决机械系统误差问题的一部分，修正误差是更为关键的环节。

通过误差修正，我们可以使系统的输出达到预期的精度和稳定性。

在基于神经网络的机械系统误差修正方法中，我们可以利用误差预测的结果来调整系统的工作参数。

例如，对于一个机械臂系统，通过改变关节的角度或速度，我们可以减小误差的影响。

此外，神经网络还可以通过反馈控制的方式进行误差修正。

将神经网络的预测结果与实际输出进行对比，通过调整系统的控制信号来修正误差。

除了参数调整和反馈控制，基于神经网络的机械系统误差修正方法还可以利用学习能力来提高修正效果。

通过不断地更新神经网络的权重和偏置，使其逐渐适应系统的误差特征。

这种自适应学习的方法可以使机械系统具有更好的鲁棒性和适应性，有效地降低误差。

三、实验与应用为了验证基于神经网络的机械系统误差预测与修正方法的有效性，许多实验研究已经进行。

其中，一些研究人员采用了基于深度学习的神经网络模型，成功地实现了对机械系统误差的准确预测和修正。

这些实验结果表明，基于神经网络的方法相比于传统的方法具有更高的准确度和稳定性。

智能仪器的数据处理(系统误差校正和标度变换)资料

一种形式：
y=m0+m1(x-x0)+m2(x-x1)
(12-27) 式中，m0、m1、m2为待定系数，由A、B、C三点的值决定。
当x=x0，y=y0时，有y0=m0 当x=x1， y=y1时，有y1=m0+m1（x-x0），得
当x=x2，y=y2时，有
y1 y0 m1 x1 x0
y1 y0 y 2 y0 ( x x0 ) m2 ( x2 x0 )(x2 x1 ) ，得 x1 x0 ( y1 y0 ) /( x2 x0 ) ( y1 y0 ) /( x1 x0 ) m2 x2 x1
移、温度变化而引入的误差等；例如,由仪器的零点漂移、放大倍数的漂移以及热电偶冷端随室温变化而引入的误差等。
系统非线性（非比例）误差 : 传感器及检测电路（如
电桥）被测量与输出量之间的非比例关系；
线性系统动态特性误差。
二减少系统误差的算法
克服系统误差与抑制随机干扰不同,系统误差不能依靠概率统计方法来消除或削弱,它不像抑制随机干扰那样能导出一些普遍适用的处理方法,而只能针对某一具体情况在测量技术上采取一定的措施加以解决。
x=b1y+b0即为误差修正公式 ,其中, b0、b1为误差因子。如果能求出 b0 、 b1 的数值 , 即可由误差修正公
式获得无误差的x值,从而修正了系统误差。
误差修正公式中含有两个误差因子b0和b1,因而需要做两次校正。假设建立的校正电路图（ b ）所示 , 图中E为标准电池, （ 1）零点校正：先令输入端短路 ,即 S1闭合 ,此时
式中
y1 y2 y1 y3 y2 k1 ; k2 ; k3 x1 x2 x1 x3 x2

校正测绘仪器的误差步骤详解

校正测绘仪器的误差步骤详解测绘仪器是现代测绘行业中不可或缺的工具，它们的准确性直接影响着测量结果的精度。

然而，由于各种因素的存在，测绘仪器的测量误差是无法避免的。

因此，对测绘仪器进行准确的校正是保证测量结果准确性的基本前提。

一、了解不同类型的仪器误差在校正测绘仪器之前，我们首先需要了解各个测绘仪器的误差类型。

一般而言，测绘仪器的误差可以分为随机误差和系统误差两大类。

随机误差是指由于种种不可控因素引起的误差，它主要表现为观测结果在一个范围内的波动。

随机误差一般呈正态分布，其大小与观测条件有关，无法通过单次测量消除，但可以通过重复测量求平均值来有效降低其影响。

系统误差是指由于仪器自身或测量条件导致的固定误差，其表现形式比较稳定。

与随机误差不同，系统误差在一定条件下可以通过校正来消除或者修正。

二、校正测绘仪器的步骤在校正测绘仪器之前，我们需要先准备好一些必要的工具和设备。

比如，校正规则、标准器具、检测软件等等。

校正仪器时的步骤通常包括以下几个方面：1. 检查仪器的状态首先，我们需要检查仪器的外观和内在状态。

外观包括观察仪器的外壳是否完好，各个部件是否有损坏或者脱落。

内在状态则包括检查仪器的电源、电路和传感器等是否正常工作。

2. 检测仪器的初始误差在进行校正之前，我们需要先测量仪器的初始误差。

通过仪器校准规则和标准器具，测量仪器在没有经过校正的情况下的误差程度，并记录下来。

3. 校正随机误差校正随机误差的方法一般有两种，即重复测量和检验。

重复测量是指对同一物体或同一点进行多次测量，然后取平均值。

这样做的目的是通过多次测量求平均值，将随机误差的干扰降到最低。

检验是指使用标准器具对被测量仪器进行检测，校正随机误差的方法主要是通过比对和调整，使被测量仪器的表现与标准器具接近。

4. 校正系统误差校正系统误差的方法一般有三种，即合理安装、精确对准和因子校正。

合理安装是指在安装测绘仪器时要注意安装的平稳程度，以及与测量对象的接触状态等因素。

基于RBF神经网络的三坐标测量机动态测量误差预测

ｔｒｒｅｕｌｅｏｏｅｏｔｅｆｕｐｓｏｓａｅｓｄｔｔｉｏｏａｄｔｅｎｘ５ａｕｓｏｔｓｔｅｅｔｔｎｒｓｌ．ｅｌｓ５ａｕｓｈｅｅｒｓｑｅｌｆｎｆｈｏｒｏｉｎｒｕｅｏｒｎｄｔｎｈｅｔ０ｖｌｅｔｅｔｏｃｉｔａｈｓｍａｏｅｕｔＴｈａｔ０ｖｅｉｉｓｌｏｈｅｏｈｒｈｅｏｉｏｌｌｏｅｔｔｄｕｉｇｔｅｓｌｌｏｅ．ｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｈｗｔｅＲＢＦｎｕａｅｗｏｋｈｓａｂｅｆｔｔｅｔｒｅｐｓｎａｅａｓｓｍａｅｓｎｈａＴｅｍｄ１Ｔｈｉｌｔｅｕｔｓｏｈｉｔｓｉｏｓｅｒｌｔｒａｔｒｎ
ＡｂｔａｔＷｈｎｌｔｎＭｕｒｔｅＸ－ｘｓｍｏｉｎｒａ－ｍｅｄｎｍｉａｕｅｎｒｏｓａｅｇｔｅｅｔｏｒＹａｉｐｓｏｓｓｒｃ：ｅｔｇＣＭｅｉｒｎｆｈｏａｉｔ，ｅｌｔｙａｃｍｅｓｒｍｅｔｅｒｒｒａｒｄａｕ－ｘｓｏｉｎ．ｏｉｈｆｔｉ
ＲｄａｂｓｆｎｔｎａｉａｉｕｃｏＦｎｕｎｔｒｓｐｌｄｎｄｌｇａｄｆｒａｔｇｄｒｍｉｍｅｓｒｎｅｌｓｉ）ｅｉｅｋｉａｐｉｉｍｏｅｎｏｅｓｎｌｃａｕｅｔ玳璐．ｈｒ０ａｅｆ￣ｗｏｅｉｎｃｉｙａｍｅＴｅｆｓ１０ｖｌｓｉｔｕｏ
随着坐标测量机运行速度的加快，动态测量误差成为影响其测量精度的主要因素之一，而商品化的测量机—般仅考虑栅吴差修正和热变形误差修正，因此，＾深究三坐：标

基于神经网络的分析仪器故障诊断技术研究

基于神经网络的分析仪器故障诊断技术研究近年来，随着科技的不断发展，各种仪器设备被广泛应用于生产和生活中，提高了生产效率和生活质量。

然而，各种仪器设备随着使用时间的增长，也会出现各种故障，导致设备不能正常运行，从而影响生产和生活。

因此，如何快速准确地诊断故障成为了一个非常重要的问题。

传统的故障诊断方法主要依靠对设备的手动检测和分析，这种方法需要耗费大量的时间和人力，且不够准确。

近年来，随着神经网络技术的发展，越来越多的研究者将其应用于仪器设备故障诊断领域，并取得了显著的成果。

神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的计算模型，能够通过训练和学习过程自适应地调整网络权值，从而实现对模式的识别和分类。

在仪器设备故障诊断领域，神经网络主要用于特征提取和分类两个方面。

一、特征提取特征提取是将原始数据转换为易于分类和分析的特征向量的过程。

在仪器设备故障诊断中，特征提取对于准确分类和诊断非常重要。

传统的特征提取方法常用的有时间域、频域和时频域三种方法。

然而，这些方法普遍存在以下问题：特征提取的结果受到噪声的干扰影响，难以保证特征的一致性和可靠性；特征提取的效果依赖于专家的经验和选取的特征。

与传统的方法相比，基于神经网络的特征提取方法具有以下优点：不需要专家的经验，自动学习特征；能够提取复杂的非线性特征，处理不同类型的信号；能够对噪声鲁棒性较好，具有较高的重复性和稳定性。

二、分类分类是将特征向量分配到预定义的类别中的过程。

在仪器设备故障诊断中，常用的分类方法有支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。

然而，这些方法也存在一些问题，如:分类器需要根据新样本不断重复训练；分类器的鲁棒性不够，易受到噪声的影响。

基于神经网络的分类方法可以在不需要专家干预的情况下自动学习特征并进行分类。

该方法可以有效解决传统分类方法存在的问题，例如对于非线性问题的分类能力强，对噪声具有较强的适应性和鲁棒性，能够学习和存储大量信息。

三、案例研究基于神经网络的分析仪器故障诊断技术已经广泛应用于各种实际生产中。

全自动测色仪系统误差分析及技术改造

文章编号：０８—１５（０７００２０１０６８２０）２— ０８— ４
全自动测色仪系统误差分析及技术改造
张桂彬，玉海，谷童亮，宪能胡
（京机械工业学院北机电系统测控北京市重点实验室，京１０８）北００５
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第２２卷
第２期
北京机械工业学院学报ＪｕｎｌｆｅｉｇＩｓｔｔｏｃｉｅｏｒａｏｉｎｔｕｅｆｈｎｒＢｊｎｉＭａｙ
Ｖ０．．１２２Ｎｏ２
２００７年６月
Ｊｎ２０ｕ．０７
摘
要：了提高测色仪的稳定性，小测量误差，测色仪的照明系统，测系统和数为减对探
据处理系统进行了分析，光源的选择，分球的材料，声的抑制采取了一些改进措施，对积噪并且以
Ａ８Ｃ１ＤＴ９５Ｒ２微控制器为核心，实现了对色样的颜色测量、色度数据存储和显示、据分析及色差数
ＺＨＡＮＧＧｕｉｂｎ，・ｉＧＵＹｕ・ａ，ｈｉＴＯＮＧｉｎＨＵａｎｎＬａｇ，Ｘｉｎ— ｅｇ（ｅｉｇＫｙＬｂｒｔｙＭａｕｅｅｔｎｏｔｌｆｃａｉａａｄＥｅｔｃｙｔＢｉｎｅａｏａｒ：ｅｓｒｍｎａｄＣｎｒｈｎｃｌｌｃｉａＳｓｍ，ｊｏｏｏＭｅｎｒｌｅＢｉｎｓｔｔｏｃｉｅ，ｅｉｇ１０８，ｈｎ）ｅｉｇＩｔｕｅｆｈｎｒＢｉｎ００５ＣｉａｊｎｉＭａｙｊＡｂｓｒｔＩｒｅｏｉｒｖｈｔｂｉｔｎｅｕｃｈａｕｅｎｏｅａｃｆｔｅｃｌｒｍｅｓｔａｃ：ｎｏｄｒｔｍｐｏｅｔｅｓａｌｙａｄｒｄｅｔｅｍｅｓｒｍｅｔｔｌｒｎｅｏｈｏｏａ — ｉｕｅｎｎｔｕｎ．ａｔｒｎｌｄｉｇｔｅｌｈｉｇｓｓｅ，ｈｔｃｉｇｓｓｅａｄｔｅｉｓｒｍｅｔｓｒｃｒｍｅｔｉｓｒｍｅｔＦｃｏｓｉｃｕｎｈｉｔｎｙｔｍｔｅｄｅｅｔｙｔｍｎｈｎｔｇｎｕｎｔ — ｕｔｒｒｎｌｓｄ．Ｐｏｏｏｒｅ，ｔｒａｆｉｔｇａｉｇｓｈｒｎｏｓｏｔｏｒｍｐｏｅｕｅａｅａａｙｅｈｔｓｕｃｍａｅｉｌｏｎｅｒｔｎｐｅｅａｄｎｉｅｃｎｒｌａｅｉｒｖｄ．Ｂａｅｎｓｄｏｈｅｎｌｏｒ — ｏｔｏｌｒｓｓｅＡＴ８ｔｅｋｒｅｆｔｅｍｉｏｃｎｒｌｅｙｔｍｈ９Ｃ５１ＲＤ２，ａｌｔｅｆｃｉｎｕｈａｉｎａｌｈｕｎｔｏｓｓｃｓｓｇａｓｍｐｌｇ，ａａｌｉｎｄｔｓｏａｅ，ｎｅｕｔｄｉｐａｎＬＣＤｒｏｔｕｉｃｏｐｉｔｒａｅｒａｉｅ．ｅｒｓｌｎｉａｅｈｔｓｍｅｔｒｇａｄｒｓｌｓｌｙｏｏｕｐｔｖａｍｉｒ・ｒｎｅｅｚｄＴｈｅｕｔｉｄｃｔｓｔａｏｒｌｉｒｖｍｅｔｒｃｅｅｔｉｃｅｓｈａｃｒｃｎｓａｌｔ．Ｔｅｕｖｙｕｌｃｔｎｏｌｔｌｍｐｏｅｎｓａｅａｈｉｖｄｏｎｒａｅｔｅｃｕａｙａｄｔｂｉｙｈｓｒｅｄｐｉａｉｃｍｐｅｅｙｉｏ

基于神经网络算法的制导工具误差分离

智能制造数码世界 P.288基于神经网络算法的制导工具误差分离袁林刘春光大连91550部队摘要:制导工具系统误差分离是飞行器精度评定中的重要问题，传统制导工具系统误差分离中往往受到环境函数的严重病态的困扰，而神经网络是被称为万能函数拟合器。

文中提出利用神经网络算法来分离制导工具系统误差，利用神经网络拟合环境函数矩阵的逆矩阵，进而有效避免病态矩阵求逆。

仿真算例结果表明，神经网络算法能很好地拟合遥外速度差，并高精度分离大部分制导工具系统误差系数。

关键词:制导工具系统误差神经网络误差分离病态一、引言飞行器精度是最重要的战术战技指标，影响精度的因素很多，其中制导工具系统误差占总误差源的80%左右。

一方面可以提高惯性器件精度来提高制导精度，另一方面可以采用误差补偿技术来提高制导精度。

这就需要高精度的误差分离方法。

传统的误差分离方法包括：主成分估计、岭估计、正则化法、贝叶斯法等，其始终困扰于环境函数的严重病态。

徐德坤等[2]利用进化策略方法分离制导工具系统误差。

杨华波等[3]用机器学习算法支持向量机分离制导工具系统误差。

近来，随着深度学习的广泛研究应用，神经网络算法得到很大的发展，能得到局域最优解或全局最优解，称为万能函数拟合器[4]。

本文提出利用神经网络来分离制导工具系统误差，充分利用神经网络算法的函数拟合能力，直接拟合环境函数矩阵的逆矩阵，为制导工具系统误差分离提供一种新的解决思路。

二、基于神经网络算法的制导工具系统误差分离1.制导工具误差分离文中的制导工具主要指平台式惯性导航系统，产生导航误差的主要误差源是陀螺仪的漂移误差和加速度表的测量误差。

制导工具误差分离是在已知飞行器真实外测轨道和遥测轨道的基础上进行的，利用外测轨道和遥测轨道的差建立制导工具系统误差分离的线性模型。

本文考虑速度域下的线性模型，如下：W SC ε∆+ (1)其中W ∆为惯性系下遥外速度差数据，S 为对应的环境函数矩阵，C 为待估制导工具误差系数，ε为高斯白噪声。

网络测试工具使用中常见问题六：测量误差与校正方法讨论

网络测试工具使用中常见问题六：测量误差与校正方法讨论引言：随着互联网的发展，网络测试工具在日常生活和工作中变得越来越普遍。

然而，使用这些测试工具时会遇到一些测量误差，这给我们的测试结果带来了一定的困扰。

为了解决这个问题，本文将讨论网络测试工具的测量误差以及校正方法。

一、测量误差的来源：网络测试工具的测量误差主要来自以下几个方面：1. 仪器误差：测试仪器本身存在一定的误差，无法完全准确地测量出网络参数。

这种误差通常是由于仪器的精确度和稳定性造成的。

2. 环境因素：网络测试工具的使用环境也会对测量结果产生一定的影响。

例如，温度变化、电磁干扰等都可能导致测量误差的出现。

3. 用户误差：使用网络测试工具时，用户的操作不当或误判也会导致测量误差。

例如，在测量过程中未正确设置参数等。

二、测量误差的影响：测量误差对网络测试工具的使用有一定的影响，主要表现在以下几个方面：1. 结果不准确：测量误差可能导致测试结果与实际情况存在偏差，从而影响到后续的网络规划和优化工作。

2. 故障诊断困难：误差会导致网络故障的定位和诊断变得更加困难，延长故障处理的时间。

3. 不稳定性：测量误差会使得网络测试结果不稳定，从而无法准确地评估网络性能和可用性。

三、测量误差的校正方法：针对测量误差，我们可以采取一些校正方法来提高测试工具的准确性和可靠性：1. 选择高精度仪器：选购精度更高的测试仪器可以降低仪器误差的影响。

在购买前，应对不同品牌和型号的测试仪器进行比较评估，选择适合自己需求的仪器。

2. 校正仪器误差：定期对测试仪器进行校正，确保其精确度和稳定性。

可以通过与其他已知准确度的测试仪器进行对比测试来校正仪器误差。

3. 控制使用环境：在使用网络测试工具时，应尽可能控制使用环境，避免温度变化、电磁干扰等外界因素对测试结果的影响。

4. 提高用户操作技能：用户在使用网络测试工具之前，应充分了解工具的使用说明和操作方法，并参加相关培训课程，提高自身的操作技能。

一种基于神经网络的阵列增益和相位误差校准方法[发明专利]

专利名称：一种基于神经网络的阵列增益和相位误差校准方法专利类型：发明专利
发明人：张治,韩子文,郭宇,马楠,刘宝玲
申请号：CN202210257636.9
申请日：20220316
公开号：CN114636965A
公开日：
20220617
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的阵列增益和相位误差校准方法，包括两个步骤：使用神经网络线下训练和使用分组校准策略线上校准；所述的神经网络由前置的信噪比分类网络和后置的两套误差校准网络组成，误差校准网络由增益校准网络和相位校准网络组成；所述的分组校准策略即将天线阵列划分为多个阵元数目大小与训练好的神经网络所匹配的子阵列，再多次应用神经网络获得增益和相位误差。

本发明的方法可以很好的达到校准精度和校准复杂度之间的平衡，基于神经网络输入向量的数据特性，提出一种分组校准算法，使得神经网络不需要被重复训练就可以被应用于不同阵元数目不同形状的天线阵列，减少了算法的实际应用成本。

申请人：北京邮电大学
地址：100876 北京市海淀区西土城路10号
国籍：CN
代理机构：北京挺立专利事务所(普通合伙)
代理人：高福勇
更多信息请下载全文后查看。

网络分析仪校准步骤大全

网络分析仪校准须知既然说校准，肯定是为了消除误差。

那么网分的误差来自于哪些方面呢？测量误差主要包括：随机误差、系统误差、漂移误差系统误差则包括网络仪内部测试装置的系统响应和外部测试装置的系统响应。

漂移误差由于温度引起的。

它可以通过其它校准来去除。

一般在测试设备可使用温度范围的中值进行使用可以将该误差降到最低。

随机误差则包括测试装置的稳定性和仪器的稳定性。

其主要组成为设备噪声，例如采样噪声，IF底噪等，切换重复性以及接口重复性。

当使用网分时，由于随机性所以无法通过校准去除，可以通过提升信号源功率，降低IF带宽或者多次扫频求平均的方法来降低噪声误差。

所以校准主要弥补的是系统和漂移误差。

那误差是通过什么样的误差模型来补偿的呢，一般现在的精准网络分析仪基本都选用了十二项误差模型：双端口网络中，前向六项误差和反向六项误差，加起来称十二项误差。

如FindRF上篇基础篇所讲，网络分析仪校准中常用机械校准件。

机械校准件校准的主要方法：1.NORMALIZA TION（直通校准）Port1和port2直通连接，包括反射与传输的归一化，提供了最快的测量速度。

2.FULLONEPORT（全单端口校准）Port1和port2直通连接，port1开路，port1短路，port1负载。

校准一个端口的T、D、S误差项，适用于精确测量端口的反射。

比如天线的S参数\放大器单向传输测试测试，可以用这种办法。

3.FULLTWOPORT（经典的TOSM）port1和port2直通连接(Through)port1开路,port2开路(Open)port1短路port2短路(Short)port1负载port2负载(Match)看明白了吧，TOSM称呼的来源就是上面四个步骤中的英文首字母。

此校准方法中，由于是三通道，所以前向和反向通道中的误差项不同，总共有12个误差项，泄漏设为常数，4个校准件的10个已知参数可以确定10个误差项。

缺点为：1）步骤比较复杂，需要7个校准步骤2）需知道所有校准件的参数3）无法克服校准误差上面TOSM方法适用于双向测量，可校准两个端口，并进行所有S参数的测量。

网络测试工具使用中常见问题三十一：测试结果的误差评估与校正方法(七)

网络测试工具使用中常见问题三十一：测试结果的误差评估与校正方法在网络测试中，准确的测试结果对于网络工程师和用户来说至关重要。

然而，由于各种因素的干扰，测试结果可能存在一定的误差。

为了排除这些误差并对测试结果进行校正，我们需要进行误差评估和校正方法的研究和应用。

误差评估是指对测试结果误差进行量化和分析的过程。

在网络测试中，误差可能来自于多个方面，例如测试设备的精度、测试环境的影响、测试时的人为操作等。

为了确定测试结果的准确性，我们需要了解这些误差来源，并对其进行评估。

首先，我们可以通过对测试设备的精度进行评估来确定误差的范围。

不同的测试设备有不同的精度要求，而这些精度要求会直接影响到测试结果的准确性。

通过参考测试设备的技术指标和制造商提供的准确性说明，我们可以进行误差评估并确定其对测试结果的影响程度。

其次，测试环境的影响也是造成测试结果误差的一大因素。

例如，在传输速率测试中，网络拥塞、带宽限制等因素可能会对测试结果产生影响。

为了评估这些影响因素的误差范围，我们可以通过在不同的测试环境下进行测试，比较不同环境下的测试结果差异，从而确定测试环境对测试结果的影响。

此外，测试时的人为操作也可能引入误差。

人为操作的不稳定性和主观因素可能导致测试结果的偏差。

为了避免这种误差，我们可以通过对测试过程进行规范化和标准化，提供明确的操作指南和流程来降低人为误差的发生。

误差评估完成后，我们需要通过校正方法对测试结果进行准确性校正。

校正方法的选择取决于误差评估的结果和具体的测试类型。

一种常见的校正方法是使用参考值进行校正。

通过与已知准确值进行比较，我们可以确定测试结果的偏差，并进行相应的修正。

例如，在测量网络延迟时，我们可以通过与时钟同步的参考设备进行比较，确定测试结果的偏差并进行修正。

另一种校正方法是通过建立数学模型对测试结果进行校正。

数学模型可以根据已知的误差来源和测试结果之间的关系来推导出校正公式，并通过应用这个公式来修正测试结果。

基于神经网络的传感器非线性误差校正方法

基于神经网络的传感器非线性误差校正方法樊润洁;朱亚男【摘要】为对传感器进行非线性校正以进一步提高其测量精度，提出了基于神经网络的校正办法。

理论分析了传感器非线性误差的复杂性，并以位移传感器标定为例，详细介绍了传感器非线性校正的过程和方法。

采用了最小二乘拟合、BP神经网络以及RBF网络三种方法进行校正，设计并实现了RBF网络的校正模型。

实验结果证明，RBF网络的校正方法比BP网络校正方法精度提高了约44%，其补偿效果更优，且其在传感器种类变化或环境影响较大的情况下比最小二乘拟合更具非线性补偿优势。

%In order to further improve measurement accuracy of sensor, a non-linear errors correction method for the sensors based on neural network be proposed. Theoretical analysis of the complexity of the sensor nonlinearity error, took example as displacement sensor calibration, introduced the details of the non-linear sensor calibration process and methods. Three methods including Least Squares, BP Neural Network and RBF Network have been used for errors correcting, designed and implemented a calibration model of RBF Network, and the results shows that the accuracy of RBF Network has been increased by about 44%than the accuracy of BP Network, and it has more nonlinear compensation advantage than the Least Squares in complex environment and various types of multi-sensor application.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2014(000)023【总页数】4页(P56-59)【关键词】神经网络;BP网络;RBF网络;最小二乘法;非线性校正【作者】樊润洁;朱亚男【作者单位】西安铁路职业技术学院陕西西安 710014;西安铁路职业技术学院陕西西安 710014【正文语种】中文【中图分类】TP212传感器作为测控系统的感知器件，在测控系统中占有举足轻重的地位。

应用神经网络对测量仪器进行校准

应用神经网络对测量仪器进行校准
陈晓怀;张勇斌;朱忠奎
【期刊名称】《仪器仪表与分析监测》
【年(卷),期】2001(000)003
【摘要】本文介绍了人工神经网络的基本原理及BP网络学习算法,提出了对测量仪器进行校准的一种新方法,并用万用表的校准实验证明了该方法的有效性.
【总页数】3页(P10-12)
【作者】陈晓怀;张勇斌;朱忠奎
【作者单位】合肥工业大学,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,安徽,合肥,230009
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.智能测量仪器的自动化校准--34401A数字多用表自动校准系统 [J], 潘洁;许朝晖
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3.神经网络在校准测量仪器中的应用 [J], 阮仲皋;孙月好;阮光珍;李汉军
4.应用神经网络校准测量仪器 [J], 张勇斌;陈晓怀
5.吉时利（Keithley）引进行业最快、最小且成本最节约、适合于多通道应用的源测量仪器 [J],
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ＰＣＳＡＴＲＯＥＳＯＭＡＩＩＳＲＥＮＡＩＮｏ２Ｎｏ２ｂｕｒ２０ＵＴＯＮＴＵＭＴＴＯＶｌ７．ｅｒａｙ６Ｎ．Ｆ０
基于神经网络的测色仪器系统误差分析和校正分布的较小的数，这些数在（７一．３）一１３７７之间，２２经
暇明系统
歌据处理系统
图１测色色差计系统组成图Ｆｇ１ｍｏｉｏｆｒｆｒｃｍｅｓｓｍｏｐｓｉｏｃｌ－ｉｅｎｅｔｒｔｉ．Ｃｔｎｏｄｅｏｅｙｅ１２仪器原理．
１仪器基本原理和组成
１１仪器组成．测色色差计由照明、探测和数据处理等三部分组成，１如图所示。照明系统由光源和光学系统组成，光源选用发光效率较高且光通量稳定的卤钨灯。光学系
０引言颜色测量和定量控制，尤其是色差评定，是科学研究和生产中常需解决的问题。随着单片机技术的发展，研制这种高性能价格比的智能化测色仪器成为可能。在实际工业生产过程巾，光电积分测色仪的应用最为广泛，其测量准确度主要取决于光电探测器的光谱响应特性与标准照明条件下的光谱响应特性曲线相一致。为了提高仪器的测试精度，须减小仪器误差。必测色色差计的误差主要是原理误差，减小原理误差采取的措施有：增加预热时间；调整滤色片的种类和厚度；用导光筒上的螺纹以消除杂散光，使仪器总的光谱响应特性尽可能满足卢瑟条件。与传统的用滤色片对光电探测器的光谱反应特性进行校正的方法不同，本文所述是用神经网络处理数据的方法对其光谱反应特性进行拟合，使它的光谱响应很像人眼的视觉系统。
〔北京机械工业学院机电系统测控北京市重点实验室，北京１０８）００５摘要：为了提高工业生产过程中厂泛应用的光电积分测色仪的测试精度，分析、研究仪器误差成为仪器设计的重要内容之一。在分析探测器的光谱三刺激非线性误差的基础上，进行了测色仪原理误差的研究，提出了基于人工神经网络的非线性滤波器的方法，并建立了一个基于神经网络的非线性滤波器黑箱模型。实验表明：用此三刺激值计算的色品坐标、色差等参数均达到了设计要求。关键词：色差计三刺激值神经网络中图分类号：Ｐ８Ｔ１３文献标识码：ＡＡｓａｔＩｏｄｒｎｒａｔｍａｕｍｎａｃｒｙｗｄｌｕｄｔｌｔｉｅｒｌｒｅｎ，ｎｉｉａｄｄｉｔｅｒｂｔｃ；ｒｔｉｅｓｈｅｓｅｅｔｕｃｏｉｙｐｏｅｃｉｎｇｃｌｉｔａａｚｇｓｙｇｅｏｒｎｅｏｅｃｅｒｃａｆｅｓｈｏｅｒｔａｏｍｅｅｃｏｙｎｎｔｎｈｒｆｕｏｒｔｉｔｍｎｈｓｏｅｏｔｉｐｒｎｔｋｆｄｓｎｇｉｓｕｅｔＯｔｅｉｏａａｓｏｓｅｔｌｉｕｓ－ｎａｅｈｎｒｅｔｂｃｍｏｅｈｍｏａｔｓｅｉｉｔｎｔｍｎ．ｈｂｓｆｌｉｆｒｔｓｍｌｎｎｌｅｒｅｕｓａｅｎｆｅｔａｏｓｒｇｎｈｒｅｎａｓｎｙｓｐｃａｒｔｕｏｉｉｒ－ｒｏｔｄｔｔ，ｅｅｒｏｐｉｉｅｒｏｒｅｒｉａｈｖｄｔｍｔｄｎｎｉａｆｔｂｓｏａｉｃｌｒｎｔｏｆｅｃｒｔｒｓｃｎｎｐｅｏｏｃｌｉｔｓｃｉｃａｄｅｏｏｏ－ｅｒｒｅｎｆｉｎｕａｅｒｈｅｏｈｅａｈｒｃｌｒｆｍｅｓｅｅｏｎｈｅｈｆｌｎｉｅｕｄｒｉａｅｌｌｔ－ｗｒｉｐｐｓ，ａ－ｎａｆｔｂｃｂｘｅｏｎｕａｎｔｏｉｅｔｌｈｄＴｅｅｍｎｓｗｔｔｐｒｍｔｓｃｌｅｏｓｏｅａｄｏｌｅｒｒｋｂｓｄｅｒｌｒｓｂｓｅ．ｅｐｒｅｔｓｔａａｅｒｃｌａｄｋｒｄｎｎｎｉｉｅｌｏａｎｏｌａｅｋｓｉｗａｈｘｉｈｈｈｏａｅｅａｕｔ勿ｔｓｍｌ，．ｈｍｔｉｃｍｉａｓｃｌｄｆｅｅ，ｔ，ｅｔ，ｕｒｅｔｏｄｓｎｒｔｕｓｅｇｃｏａｃｄｔ，ｏｒｅｎｅｅ．ｍｅｈｍｈｍｎｆｉｉｉｕ．ｒｉｔｕｎｅｏｉｒｙｆｅｔｑｅｓｅｇＫｙｏｄ二ｏｒｉｒｃｍｔＴｉｉｕｓｅ：ｕｌｏｋｅｗｒｓＣｌ－ｆｅｅｅｒｔｌｖｌｓｅｒｎｔｒｏｄｆｎｅｒｓｍｕａＮａｅｅｕｗ
在仪器的生产中，各滤光器的光谱曲线是通过各种有色玻璃的组合匹配而形成的，实际的光谱曲线不可能完全符合式（）１的要求，只能近似接近，示意图如图２所示。这种不符合在颜色测量中带来的误差便是这类仪器的原理误差，仪器的精度取决于接近卢瑟条件的程度。正是这种原理误差给仪器带来了一些弊病，如绝对测标准－
ｊ＝（裱ｘ）
的单元Ｊ净输人Ｎｔｎ可ｅ（）表示为；
（）３
图２光谱曲线误差Ｆｇ２ｅｉｉｏｓｅｔｍｒｅｉＤｖａｏｆｃｒｃｖｓ．ｔｎｐｕｕ
设竹是前一层第ｉ个神经单元输人到后一层第Ｊ
（ｈｒｎｉｏ）Ｌｔｅｃｄｔｎ：ｕｏｉ
后变成平行光，再经隔热玻璃滤掉红外和紫外部分后
Ｋ自动化仪表》２卷第２第７期２００６年２月
基于神经网络的测色仪器系统误差分析和校正徐小力，等凡ＳＡ二（）（）二Ｓ，ＡＸｏＡ（）＊ＡＹＡ，），）（（ＫＳＡ＇（）Ａ（）＝Ｓ（）ｍＡ），（）ｒＡＹｒ６ＡＹ（）（，１凡ＳＡ二（）（）＝ＳｓＡＺｏＡ（）：ＡＹＡｓ），）（（式中：（）ＳＡ为仪器所用的标准光源光谱功率分布；，Ｘｐ
恻暇喜川
图３神经网络结构
Ｆ．ｔｃｒｏｎｕｌｒｅｏｉ３ｒｔｅｅｒｎｗｋｇＳｕｕｆａｔＶｇ提出了批处理思想：１ｏｌ每个样本对网络并不立即产生作用，而是等到全部输人样本到齐，将全部误差求和累加，然后集中修改权值１次。则总的平均
基于神经网络的测色仪器系统误差分析和校正
徐小力，等
基于神经网络的测色仪器系统误差分析和校正
ＡａｓａｄｒｃｏｏＥｒｒＣｌｉｔｒｔｍｓｄＮｕｌｗｒｎｌｉｎＣｒｔｎｒｆｒｏｍｅＳｓｙｓｏｅｉｆｏｏｏｒｅｙｅｂｅｏｅｒＮｔｏｋａｎａｅ徐小力郑Ｃ娜谷玉海ｆ，
层）元：单
Ｓ）．ｎ０），，ｎ），＝‘ｄ））ｎ０（）（责（－（０）ｎ｝（｝，（ｎ（
（６）
对于中间的隐层单元：
Ｋｌｇｖｏｏｒ定理（ｍｏｏ连续函数表示定理）为了，理论上能
精确模拟该连续函数，３神经网络图的输人层为若层Ｍ个节点，出层为Ｎ个节点，中间层应为２＋输则Ｍ１个节点。为此我们选择中间隐层的节点数为２１Ｍ＋二２１７个节点。因此，ｘ３＋二本神经网络结构为输人层３个节点、中间层７个节点、输出层３个节点。反向传播算法（Ｐ算法）１种最常采用的前Ｂ是向神经网络训练算法。在实用中ＢＰ算法存在两个重要问题：收敛速度慢和目标函数存在局部极小。
（）ａ）ｍＡ为ｌ视补标色观者Ａ，（．（）ｏ场充准度察又ＡＺｏ
光谱激值；（），），（）三刺：人．（、＾为仪器特定滤色＊７Ａ：器的透过Ｙ幻为仪器光谱率：（探测器的相对光谱响应度；．凡为Ｋ，，．Ｋ与波长无关的常数。
民ｎ１件ｎ），）＇（）＝忆ｎ（（）（艺＆．）（ｗ
权值调节：
（７）（８）
二够（）（）ａ竹（ｎ认ｎ＋Ａ ‘ ）
，二任，ａ
当△ Ｅ＜０时
，０，ａ二
当Ａ＞Ｅ０时
式中：Ｅ＝（）Ｅｔ１；＞沂＜．ＡＥｔ一（一）（１１Ｐ网络中４个权值以及１个阂值的初始值选均匀２０
作为载波作用于被测对象。探测系统由光学变换和光电转换两部分组成，光学变换是通过光接受器；积分球、、挡板滤色片实现的。经光学变换后的光载波中含有被测对象的信息，称为光信号。光信号被光电探测器接收，并转换成易于处理的电信号。数据处理系统包括放大电路、／ＡＤ转换、中央处理器、、显示打印等。
Ｎ（万（０ｎｅｎ二。ａ；）ｔ）ｗ）（，
第ｎ个样本下单元Ｊ的输出
（）４
ｑｎ二（ｅ（）＝ｎ）（）ｆＮｔ－
１
‘ ，，
第ｎ本下单期望个样元Ｊ输出为呜。，（）则网络学习规
则是Ｅ在每次训练中的下降梯度，于输出层（对即第３
个神经单元的权重，则在第ｎ个样本下具有尸个输人
２神经网络非线性拟合
仪器不可能完全满足卢瑟条件，也就是说实际匹配的校正滤色器的光谱曲线和１００视场Ｄ５６光源ＣＦＩ标准观察者三刺激僚曲线存在差异。采用３层前馈神经网络实现两种曲线的非线性拟合：网络输人层的共输入是经过线性变换计算出物体色的三刺激值归一化处理后的数据；输出训练后的测量数据，然后进行还原计算，得到物体色的三刺激值。神经网络的结构对整个神经网络系统的特性具有决定性的影响。本测色系统采用的３层前馈网络结构如图３所示，入层和输出层各有３个节点。根据输