基于SVR的多传感器数据融合处理方法

被引：11

作者：

丁蕾 ^{[1
]}

廖同庆 ^{[2
]}

陶亮 ^{[2
]}

机构：

[1] 安庆师范学院物理与电气工程学院

[2] 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

来源：

传感技术学报 | 2011年 / 24卷 / 05期

关键词：

数据融合; SVR; Matlab; 压力传感器;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP212 [发送器（变换器）、传感器];

学科分类号：

140102 [集成电路设计与设计自动化];

摘要：

为了提高传感器的稳定性和每个参量的测量精度,本文提出了一种新的基于支持向量机回归估计(SVR)的多传感器数据融合处理方法。仿真实验结果表明,该方法能有效降低压力传感器的交叉灵敏度系数,提高压力和温度的测量精度。而且压力传感器的零位压力相对温度变化的稳定性明显优于多维回归分析和人工神经网络的数据融合处理方法。

引用

页码：710 / 713

页数：4

共 11 条

[1]

智能传感器系统.[M].刘君华编著;.西安电子科技大学出版社.1999,

[2]

基于数据融合的压力传感器温度误差补偿方法 [J].