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传感器的线性度通常情况下，传感器的实际静态特性输出是条曲线而非直线。在实际工作中，为使仪表具有均匀刻度的读数，常用一条拟合直线近似地代表实际的特性曲线、线性度（非线性误差）就是这个近似程度的一个性能。拟合直线的选取有多种方法。如将零输入和满量程输出点相连的理论直线作为拟合直线；或将与特性曲线上各点偏差的平方和为小的理论直线作为拟合直线，此拟合直线称为小二乘法拟合直线。传感器的灵敏度灵敏度是指传感器在稳态工作情况下输出量变化△y对输入量变化△x的比值。它是输出一输入特性曲线的斜率。如果传感器的输出和输入之间显线性关系，则灵敏度S是一个常数。否则，它将随输入量的变化而变化。灵敏度的量纲是输出、输入量的量纲之比。例如，某位移传感器，在位移变化1mm时，输出电压变化为200mV，则其灵敏度应表示为200mV/mm。当传感器的输出、输入量的量纲相同时，灵敏度可理解为放大倍数。
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传感器按照其制造工艺分类:集成传感器薄膜传感器厚膜传感器陶瓷传感器集成传感器是用标准的生产硅基半导体集成电路的工艺技术制造的。通常还将用于初步处理被测信号的部分电路也集成在同一芯片上。薄膜传感器则是通过沉积在介质衬底（基板）上的，相应敏感材料的薄膜形成的。使用混合工艺时，同样可将部分电路制造在此基板上。厚膜传感器是利用相应材料的浆料，涂覆在陶瓷基片上制成的，基片通常是Al2O3制成的，然后进行热处理，使厚膜成形。
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满足整台电子秤准确度的要求。一台电子秤主要是由秤体、传感器、仪表三部分组成，在对传感器准确度选择的时候，应使传感器的准确度略高于理论计算值，因为理论往往受到客观条件的限制，如秤体的强度差一点，仪表的性能不是很好、秤的工作环境比较恶劣等因素都直接影响到秤的准确度要求，因此要从各方面提高要求，又要考虑经济效益，确保达到目的。不同反应温度的PTC热敏电阻可以串接在一起。这样可以对电器在不同温度阶段起到经济和优良的保护。
基于遗传算法的机器人避障算法:遗传算法（geneticalgorithm，简称GA）是计算数学中用于解决佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法是借鉴了进化生物学中的遗传、突变、自然选择以及等现象而发展起来的。遗传算法采用从自然进化中抽象出来的几个算子对参数编码的字符串进行遗传操作，包括复制或选择算子、交叉算子、变异算子。遗传算法的主要优点是:采用群体方式对目标函数空间进行多线索的并行搜索，不会陷入部小点；只需要可行解目标函数的值，而不需要其他信息，对目标函数的连续性、可微性没有要求，使用方便；解的选择和产生用概率方式，因此具有较强的适应能力和鲁棒性。基于神经网络算法的机器人避障方法:神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。人工神经网络通常通过一个基于数学统计学类型的学方法优化，是一种非线性统计性数据建模工具，可以对输入和输出间复杂的关系进行建模。