传感器非线性回归分析是解决传感器输出与其检测参数之间非线性关系的一种重要技术手段。在实际应用中，很多传感器由于其内部工作原理，导致输出信号与被测量之间的关系并非简单的线性函数，例如铂电阻温度传感器，其阻值与温度的关系即呈现非线性。在这种情况下，传感器的非线性特性将直接影响测量的精确度，因此对其进行非线性校正是提高测控系统精度的关键。
线性插值法是一种常用的非线性校正方法，它通过将实际的非线性曲线近似为一系列线性段来实现校正。具体步骤如下：
我们需要获取传感器在不同输入量下的输出数据，形成(xk, yk)坐标对，这可以通过实验或者查阅资料得到。例如，对于温度传感器，我们可以得到不同温度下铂电阻的阻值。
然后，将输入量x划分为多个均匀的区间，每个区间内的输出值yk相对应。当实际测量的传感器输出值落在某个区间(xk, xk+1)内时，我们使用线性插值公式(2)来估算对应的输入值x。这个公式基于两点之间的线性关系，可以快速确定未知输入值。
线性插值法的优势在于，增加区间的数量能够提高校正的精度和准确性。通常，工程实践中会选择28到36个段来进行插值，以确保足够精确的近似。这种方法适用于实时传感器系统，因为它的计算复杂度相对较低，且相对于其他如最小二乘线性拟合法，其精度更高。
在实际应用中，为了实现线性插值，我们需要将(xk, yk)坐标对整理成表格，并编写相应的计算机程序。当传感器输出新的测量值时，程序会自动查找合适的插值区间，计算出相应的输入值，从而校正非线性误差。
传感器非线性回归分析通过线性插值法能有效地提升传感器测量的精度，尤其在实时监测系统中，这种方法具有实用性和高效性。参考文献中提到的胡风忠和张翠莲等人的研究，进一步证实了这种方法在铂电阻温度传感器线性化处理中的有效性。通过理解和应用这些技术，我们可以更好地设计和优化传感器系统，减少非线性误差对测量结果的影响。
