基于神经网络的热敏电阻特性线性化。

资 源 简 介

基于神经网络的热敏电阻特性线性化。

详 情 说 明

热敏电阻作为温度传感器使用时面临的核心挑战是其固有的非线性特性——电阻值与温度变化呈指数关系。传统线性化方法依赖硬件电路补偿或分段线性逼近，而神经网络为这一问题提供了更优雅的软件解决方案。

神经网络通过多层感知结构可自动学习热敏电阻的非线性映射关系。输入层接收原始电阻值或ADC读数，隐藏层使用Sigmoid等激活函数构建非线性变换，输出层则直接生成线性化的温度值。关键在于采用带温度标签的真实数据集进行监督训练，使网络反向传播时不断调整权重参数，最终实现端到端的非线性到线性的转换。

相比查表法或多项式拟合，神经网络方案具备三大优势：一是泛化能力强，可适应不同批次热敏电阻的个体差异；二是支持动态校准，通过在线学习适应器件老化；三是资源利用率高，训练好的轻量级网络在嵌入式设备中仅需几次矩阵乘加运算即可完成实时线性化。实际部署时需注意训练数据应覆盖全温度范围，并考虑加入环境温度等辅助输入提升鲁棒性。