传感器的基本特性
传感器特性：主要是指输出与输入之间的关系。
静态特性：
当输入量为常量，或变化极慢时，输出与输入之间关系称为静态特性。
动态特性：
当输入量随时间较快地变化时，输出与输入之间关系称为动态特性。
传感器输出与输入关系可用微分方程来描述。
理论上，将微分方程中的一阶及以上的微分项取为零时，即得到静态特性。
因此，传感器的静态特性只是动态特性的一个特例。
快变信号
考虑输出的动态特性,即随时间变化的特性；
慢变信号
研究静态特性，即不随时间变化的特性。
实际上传感器的静态特性要包括非线性和随机性等因素，如果把这些因素都引入微分方程，将使问题复杂化。为讨论问题简便，一般分开考虑静态特性和动态特性。
传感器除了描述输出输入关系的特性之外，还有与使用条件、使用环境、使用要求等有关的特性。
传感器的输出与输入具有确定的对应关系最好呈线性关系。但一般情况下，输出输入不会符合所要求的线性关系，同时由于存在迟滞、蠕变、摩擦、间隙和松动等各种因素以及外界条件的影响，使输出输入对应关系的唯一确定性也不能实现。
考虑了这些情况之后，传感器的输出输入互相作用大致如图所示。
一、传感器的静态特性
1、线性度
传感器的输出输入关系或多或少地存在非线性。在不考虑迟滞、蠕变、不稳定性等因素的情况下，静态特性数学模型可用下列多项式代数方程表示：
y=a0 a1x a2x2 a3x3 … anxn
式中 y—输出量； x—输入量； a0—零点输出； a1—理论灵敏度； a2、a3、 … 、 an—非线性项系数。各项系数不同，决定了特性曲线的具体形式。
静态特性曲线可实际测量。在测得特性曲线之后，可以说问题已经解决。但是为了标定和数据处理的方便，希望是线性关系。
这时可采用各种方法，其中也包括硬件或软件补偿，进行线性化处理。一般来说，这些办法都比较复杂。
在非线性误差不太大的情况下，总是采用直线拟合的办法来线性化。采用直线拟合线性化时，输出输入的校正曲线与其拟合曲线之间的最大偏差，就称为非线性误差或线性度。通常用相对误差γL表示：
γL=±(ΔLmax/yFS)×100%
ΔLmax 最大非线性误差；
yFS量程输出。
非线性偏差的大小是以一定的拟合直线为基准直线而得出来的。拟合直线不同，非线性误差也不同。所以，选择拟合直线的主要出发点，应是获得最小的非线性误差。另外，还应考虑使用是否方便，计算是否简便。
①理论拟合；②端点连线平移拟合；③端点连线拟合； ④过零旋转拟合；⑤最小二乘拟合；⑥ 最小包容拟合
