研究了传感器敏感元件的高磁致伸缩Fe基、零磁致伸缩Co基非晶带和非晶丝的微压力探测性能、磁场与位移探测性能、Wiegand型尖锐脉冲电压性能。Fe基非晶带环形铁芯具有良好的线性度,灵敏度高达2.7V/N。Co基非晶带磁场及位移探测元件灵敏度为14mV/A·m-1,位移探测灵敏度达30mV/mm,线性探测范围达100mm左右

提出了利用神经网络自适应滤波原理解决多传感器信号处理的方法,通过对多路带噪声的数字模拟信号的滤波结果表明,该方法能快速、有效地消除主信号源的各种背景噪声

一、学会用焦利秤测量弹簧的倔强系数。 二、学会用集成霍耳传感器测量弹簧振子的振动周期,并计算弹簧的倔强系数

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

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苏州大学：电子信息学院《传感及微传感基础》课程教学大纲

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