测量了传感器输出与距离

e、 17.8℃f.22.0℃图5.6通过拟合每个温度下的曲线得出的结果（传感器2）

58

将所有曲线整合成一个总图后，它们将显示为图5.7和图5.8。

图5.7所有温度下曲线拟合的总结果（传感器1）

图5.8所有温度下曲线拟合的总结果（传感器2）

59

最后，我们得到了一个由式5.3表示的最佳近似方程，也可表示为：

V=VT T・Vh h=a0/（h+a1）2（5.4），其中a1为常数，a0与温度呈近似线性关系（图5.9），

a0=VT T=a8T+a9（5.5），其中a8和a9为常数。

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图5.9 a0与温度的关系

5.1.2距离

测量了传感器输出与距离r、人体位置和悬浮传感器之间的关系。人分别站在一条直线上每隔0.2米测量0米到2米的距离。同时，为了验证传感器两侧是否对称，我们在两侧进行了测量，如图5.10所示。同时，在不同温度和不同高度（h=0.2m、0.4m、0.6m、0.8m）下多次重复测量。

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传感器

人类

接地

天花板

0米

1.0米2米

0.2米

0.4米

0.6米

0.8米

-2米-1.0米

2.5米

图5.10不同高度（h）下不同距离（r）的测量

各高度的测量结果如下图5.11和图5.12所示

关于传感器2的结果。从结果来看，它们在相同的h下有几乎相同的输出。因为

该测量在许多不同的温度下进行，如图5.11和图。

5.12仅为T=26.3℃时测得的一个结果。

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63

图5.11不同h下r和V的关系结果（传感器1）

64

65

图5.12不同h（传感器2）下r和V关系的结果根据式5.1，我们可以将其转换成以下形式：

式5.6中Vr r=V/（VT T・Vh h・Vα）（5.6），因为我们在保持身体面向传感器的前提下进行测量，也就是说，身体角度总是相同的，这里我们可以忽略这一部分，故式5.6可化为下式：

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Vr r=V/（VT T・Vh）（5.7）我们可以想象，在许多T下，按式5.7计算，Vr（r）应该非常接近，结果如图5.13所示，分别在h=0.8m、0.6m、0.4m、0.2m时计算。

图5.13 Vr（r）的计算结果如我们所设想的，我们可以看到，在不同T下计算的结果与图5.13非常接近。然后我们得到了所有温度的平均值。比较结果如图5.14所示。

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图5.14不同高度的比较结果从图5.14的形状可以看出，有很大的不同，即当距离传感器较近时，传感器的输出几乎相同。在这里，我们要解释它产生这种现象的原因。因为在传感器下方测量时，被测人体几乎是固定的，而且辐射很小，测量过程中存在误差。为了找出这些高度之间的关系，我们选取h=0.8m时的结果作为标准曲线，然后将系数乘以传感器输出，使曲线接近标准，结果如图5.15所示。

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图5.15处理结果来自图5.14。结果表明，很难找到合适的系数使它们吻合。我们可以发现，在某些靠近的位置有两个相同的输出电压。如果我们使用任何位置的所有数据，在后一个测量中会产生两个解。因此，我们决定忽略0.4米范围内的一些数据，因此在去掉一些数据后，基于传感器输出乘以一个系数的方法，我们继续使x轴距离（r）乘以一个系数，以使曲线接近，再次调整后，结果如图5.16所示。

（a） （b）图5.16（a）忽略某些位置后（b）基于（a）乘以系数的结果

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虽然我们想找出这些高度之间的关系，但结果表明它们之间并不存在一定的关系。因此，我们分别在每个高度拟合曲线。我们用多项式拟合曲线，所以我们需要找出函数的多少次方是最优的？我们分别用不同的幂函数计算理论值，然后将理论值和实验值进行比较，表5.1给出了比较结果，这里只列举了高度=0.8m时的结果。显然，比较后我们得到了功率为5时的最优函数。图5.17显示了功率为5时每个高度的结果。表5.1不同功率下的比较结果

h=0.8米

r

Vr（r）=r2

Vr（r）=r3

Vr（r）=r4

Vr（r）=r5

Vr（r）=r6

0.4

0.056

0.014

0.0010

0

0

0.6

0.043

0.022

0.0040

0.0010

0.0020

0.8

0.050

0.011

0.0010

0.0030

0.0040

1

0.013

0.014

0.0060

0.0030

0.0030

1.2

0.018

0.018

0.0020

0.0020

0.0020

1.4

0.025

0.0020

0.0110

0.0070