[发明专利]数据处理方法、传感器数据校准方法及装置

说明书

本发明公开了一种数据处理方法、一种传感器的数据校准方法及装置。通过确定基于待测参数的真值数据以及传感器原始输出数据拟合获得的转换模型。基于转换模型获得传感器原始输出的拟合数据与被测量数据的误差模型。根据误差模型的数据变化趋势确定多个特征误差数据，并基于误差模型确定特征误差数据对应的拟合数据作为特征拟合数据，获得特征拟合数据组。基于转换模型获得拟合数据，查找与所述拟合数据数值相邻的任意两个特征拟合数据。基于任意两个特征拟合数据对应的特征误差数据，计算获得补偿误差，并基于补偿误差及拟合数据，计算获得拟合数据的校准数据。本发明实现了对传感器数据的精确校准，大大降低了传感器的测量误差，提高传感器精度。

技术领域

本发明属于电子技术领域，具体地说，涉及一种数据处理方法及装置、一种传感器数据校准方法及装置。

背景技术

随着电子技术的快速发展，传感器在科学技术、工农业生产及日常生活中都发挥着越来越重要的作用。

由于传感器电子元件的电器特性、传感器的制作工艺等原因，使得传感器的检测获得待测参数的真值数据与传感器的原始输出数据成某种函数关系，为了建立这种待测参数的真值数据与传感器原始输出数据的函数关系采用曲线拟合的方法获得传感器的转换模型。所述转换模型即为传感器待测参数的真值数据换为传感器原始输出数据的拟合数据的函数关系，拟合数据为当传感器检测获取到量程范围内的任一待测参数的真值数据后基于该转换模型计算得到的输出数据。

但通过利用曲线拟合算法计算得到的拟合数据与对应的真值数据存在较大的拟合误差，导致该传感器测量不够准确，影响传感器的精度。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种数据处理方法及装置、一种传感器数据校准方法及装置，用以在基于转换模型计算获得的拟合数据的基础上进一步地降低拟合误差，提高传感器精度。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种种数据处理方法，包括：

确定基于待测参数的真值数据以及传感器原始输出数据拟合获得的转换模型；

基于所述转换模型，获得所述传感器原始输出数据的拟合数据与所述待测参数真值数据的误差模型；

根据所述误差模型的数据变化趋势，确定表示所述数据变化趋势的多个特征误差数据，并将所述多个特征误差数据分别对应的拟合数据作为特征拟合数据，获得特征拟合数据组；

其中，所述转换模型用于计算传感器检测待测参数获得的原始输出数据对应的拟合数据；所述特征拟合数据组用于确定与所述拟合数据数值相邻的任意两个特征拟合数据；基于所述任意两个特征拟合数据分别对应的特征误差数据，计算获得补偿误差；基于所述补偿误差以及所述拟合数据，计算获得所述拟合数据的校准数据。

优选地，所述根据所述误差模型的数据变化趋势，确定表示所述数据变化趋势的多个特征误差数据，并将所述多个特征误差数据分别对应的拟合数据，作为特征拟合数据包括：

根据所述误差模型的数据变化趋势，确定误差峰/谷值，并将所述每一个误差峰/谷值分别对应的拟合数据，作为特征拟合数据。

优选地，所述根据所述误差模型的数据变化趋势，确定表示所述数据变化趋势的多个特征误差数据，并将所述多个误差数据分别对应的拟合数据，作为特征拟合数据包括：

根据所述误差模型的数据变化趋势，确定误差峰/谷值以及任意两个相邻的误差峰值及误差谷值之间的至少一个特征误差数据，并将所述每一个误差峰/谷值以及任意相邻的误差峰值及误差谷值之间的至少一个特征误差数据分别对应的拟合数据，作为特征拟合数据。

本发明还一种传感器的数据校准方法，包括：

获取所述传感器检测待测参数时，基于转换模型获得的拟合数据；