如果你也在 怎样代写传感器Sensor EE3901这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。传感器Sensor是一种产生输出信号的设备，其目的是感知一种物理现象。在最广泛的定义中，传感器是一个设备、模块、机器或子系统，它检测其环境中的事件或变化，并将信息发送到其他电子产品，通常是计算机处理器。传感器总是与其他电子产品一起使用。
传感器Sensor被用于日常用品，如触摸式电梯按钮（触觉传感器）和通过触摸底座而变暗或变亮的灯，以及大多数人从未意识到的无数应用中。随着微型机械和易于使用的微控制器平台的进步，传感器的用途已经超出了温度、压力和流量测量的传统领域，例如，扩展到MARG传感器。模拟传感器，如电位计和力敏电阻仍然被广泛使用。它们的应用包括制造业和机械、飞机和航空航天、汽车、医学、机器人和我们日常生活的许多其他方面。还有其他广泛的测量材料化学和物理特性的传感器，包括用于测量折射率的光学传感器，用于测量流体粘度的振动传感器，以及用于监测流体pH值的电-化学传感器。
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物理代写|传感器代写Sensor代考|Systematic Errors Due to Nonlinearity (Distortion)
Real systems are usually not following ideal linear characteristics, and we would like to understand the errors related to the deviation from ideality. We will start the discussion by referring to generic variations of input/output $\Delta x, \Delta y$ and we will associate them with the error concept later on. Looking at Fig. 2.30, we can see that the real characteristic $y=F(x)$ differs from the ideal one (i.e., the response that we expect in the measurement process), and the difference between these two characteristics is referred to as error due to nonlinearity.
Starting from a reference point $\left(x_0, y_0\right)$ on a real characteristic, an input variation $\Delta x$ induces an output variation $\Delta y$ according to the relationship
$$
y_0+\Delta y=F\left(x_0+\Delta x\right)
$$
where the input and output variations are dependent on the shape of the characteristic and the reference point. The relationship in Eq. (2.42) is valid for both linear and nonlinear characteristics, and the relationship between $\Delta x$ and $\Delta y$ is dependent on the reference point. In the following, we will associate the two variations with the nonlinearity errors with respect to the two variables, and finally, we will discuss the relationship between them.
In the case of Fig. 2.30, we can see that $\Delta x$ and $\Delta y$ are the distances between the ideal and the real characteristics. In other words, for a given and “true” input $x_T=x_0$ we get $y_0$ instead of the true value $y_T$, thus committing an error $\Delta y$. On the other hand, when we read out $y_T$ we expect a “true” value $x_T$; however, the sensor system indicates the value $x_0$, thus committing an error $\Delta x$. These are the offset errors between the characteristics, and they are dependent on the bias point.
物理代写|传感器代写Sensor代考|Characterization of Random and Systematic Errors by Distributions
From the experimental point of view, we can collect a population of errors and characterize them using the concept of the probability distribution. In this approach, we can, for example, evaluate the spread of the stochastic variation with the variance of the variable associated with such processes and evaluate the related uncertainty of the measure.
This concept of distribution is relatively easy to understand for random errors, where the “experiment” is the output sampling, and the “outcome” is the corresponding numerical value that is affected by the perturbation induced by the random process. On the other hand, the concept of distributions is subtler in systematic errors. For this reason, we have summarized the concepts in the infographic of Fig. 2.32. The main question is where the randomness of the process is arising in systematic errors since deterministic and known functions describe them. The answer is that the functions governing the systematic errors are either dependent on random parameters or have as input domain stochastic variables. We will be more specific on this with examples later on.
传感器代写
物理代写|传感器代写传感器代考|由于非线性(失真)引起的系统误差
真实的系统通常不遵循理想的线性特性，我们想了解与理想偏差相关的误差。我们将通过参考输入/输出的一般变体$\Delta x, \Delta y$开始讨论，并在稍后将它们与错误概念联系起来。从图2.30可以看出，真实特征$y=F(x)$与理想特征(即我们在测量过程中预期的响应)存在差异，这两个特征之间的差异称为非线性误差。
根据
$$
y_0+\Delta y=F\left(x_0+\Delta x\right)
$$
的关系，从真实特征上的参考点$\left(x_0, y_0\right)$开始，输入变化$\Delta x$诱导输出变化$\Delta y$，其中输入和输出变化依赖于特征的形状和参考点。式(2.42)中的关系对线性和非线性特征都有效，$\Delta x$和$\Delta y$之间的关系依赖于参考点。下面，我们将把这两个变量的非线性误差与这两个变量的非线性误差联系起来，最后，我们将讨论它们之间的关系
在图2.30的情况下，我们可以看到$\Delta x$和$\Delta y$是理想特征和真实特征之间的距离。换句话说，对于一个给定且为“true”的输入$x_T=x_0$，我们得到的是$y_0$而不是真正的值$y_T$，从而提交错误$\Delta y$。另一方面，当我们读出$y_T$时，我们期望得到一个“真”值$x_T$;然而，传感器系统指示的值是$x_0$，因此提交了一个错误$\Delta x$。这些是特征之间的偏移误差，它们依赖于偏置点
物理代写|传感器代写传感器代考|通过分布描述随机和系统误差
从实验的角度来看，我们可以收集误差的总体，并使用概率分布的概念来描述它们。例如，在这种方法中，我们可以用与这些过程相关的变量的方差来评估随机变化的扩散，并评估测量的相关不确定度
对于随机误差，这种分布的概念相对容易理解，其中“实验”是输出采样，“结果”是受随机过程引起的扰动影响的相应数值。另一方面，分布的概念在系统误差中是比较微妙的。为此，我们总结了图2.32信息图中的概念。主要问题是，由于确定性和已知函数描述了系统误差，过程的随机性是在哪里产生的。答案是控制系统误差的函数要么依赖于随机参数，要么有作为输入域的随机变量。我们将在后面的示例中对此进行更具体的说明
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。