第1章
非线性校正概述
为什么传感器输出是非线性的？非线性对测量精度的影响。
基础概念
第2章
传感器静态特性
灵敏度、线性度、迟滞、重复性、分辨率和阈值。
静态指标
第3章
非线性误差定义
绝对误差、相对误差、引用误差，以及非线性度的计算方法。
误差计算
第4章
硬件校正方法
利用模拟电路（如对数放大器、二极管网络）进行初步线性化。
模拟电路
第5章
软件校正基础
查表法（LUT）的原理与实现，一维线性插值。
查表插值
第6章
分段线性插值
如何将非线性曲线分成多段，每段用直线逼近。
分段线性
第7章
多项式拟合校正
最小二乘法原理，一次、二次、三次多项式拟合。
拟合最小二乘
第8章
拉格朗日插值法
通过n+1个节点构造n次多项式，实现精确校正。
插值多项式
第9章
牛顿插值法
差商表的构建，以及如何利用牛顿前向/后向公式。
差商牛顿
第10章
样条插值校正
三次样条插值的原理，平滑性与连续性优势。
样条平滑
第11章
神经网络校正
BP神经网络结构，如何训练网络逼近非线性逆函数。
BP深度学习
第12章
RBF神经网络校正
径向基函数网络的特点，与BP网络的对比。
RBF径向基
第13章
模糊逻辑校正
模糊集合、隶属度函数，以及模糊推理系统设计。
模糊推理
第14章
卡尔曼滤波校正
状态空间模型，利用卡尔曼滤波进行动态非线性校正。
滤波动态
第15章
粒子滤波校正
序贯重要性采样，解决强非线性、非高斯问题。
粒子非高斯
第16章
支持向量机校正
SVR原理，核函数选择，在小样本场景下的优势。
SVM小样本
第17章
遗传算法优化校正
利用GA搜索最优校正参数，避免局部最优。
GA优化
第18章
粒子群优化校正
PSO算法流程，在多项式拟合参数寻优中的应用。
PSO群智能
第19章
温度补偿校正
温度对传感器输出的影响，以及温度-非线性联合校正。
温度补偿
第20章
零点与满量程校正
偏移误差和增益误差的消除方法。
零点满量程
第21章
数字滤波与校正
移动平均滤波、中值滤波、低通滤波在预处理中的作用。
滤波预处理
第22章
自适应校正
LMS算法、RLS算法，实现在线实时校正。
自适应LMS
第23章
传感器阵列校正
多传感器交叉灵敏度，以及多元回归校正方法。
阵列多元
第24章
校正精度评估
均方根误差（RMSE）、最大绝对误差（MAE）、决定系数（R²）。
评估RMSE
第25章
校正算法复杂度分析
时间复杂度和空间复杂度，嵌入式系统资源约束。
复杂度嵌入式
第26章
校正系数存储与加载
EEPROM/Flash存储策略，掉电保护机制。
存储掉电
第27章
校正流程标准化
从数据采集、标定、建模到部署的完整流程。
流程标准化
第28章
案例1：热电偶冷端补偿
热电偶冷端补偿与非线性校正（N型热电偶）。
案例热电偶
第29章
案例2：压力传感器线性化
压力传感器（MPX系列）的软件线性化实现。
案例MPX
第30章
案例3：光电传感器校正
光电传感器（TSL2561）的光强-数字值非线性校正。
案例TSL2561