利用神经网络进行光电轴角编码器的误差补偿,是一种新的编码器误差修正技术。在利用径向基函数网络(RBF)建立非线性模型对编码器的长周期误差进行修正时,实验数据中的随机噪声会造成过拟合现象的产生,影响模型的补偿效果。针对RBF网络的过拟合现象,分别采用滑动平均法与异常点剔除法对实验数据进行预处理以减小随机噪声的影响。实验表明,使用径向基神经网络进行误差补差可以将编码器的系统精度提高至3倍以上,在此基础上对建模数据进行预处理,可以进一步优化网络性能,使得编码器的系统精度在原有基础上得到进一步的改善,验证了方法的有效性。

近红外光谱分析仪在各种工业领域中的应用日益广泛。基于仪器的实用性、可靠性和易扩展性。设计了以TMS320F2812数字信号处理器（DSP）为微控制器的新型近红外光谱分析仪，具有体积小，传输速度快，可靠性高等特点。增加数字滤波功能，提高了信噪比。仪器在实际应用过程中获得了满意的预测准确度。

介绍了无刷直流电机的工作原理及其在自制近红外光谱仪中的应用。实验结果表明应用无刷直流电机的近红外光谱仪重复性好、稳定度高。无刷直流电机调速性能好，调制频率更为稳定可靠。并且在使用时无发热现象，不必采用散热片，减少了仪器的体积和质量。