5、（50分）已知压力传感器在不同温度状态下的压力静态标定数据如下表所示。采用神经网络方法或回归分析方法（任选一）完成传感器的自补偿：（1）在Matlab环境下采用BP神经网络模型法实现温度自补偿智能化模块的设计。要求：设计一个具有温度补偿功能的BP神经网络；网络训练完毕后，输入压力传感器量程范围内的任何输出电压值与其工作环境温度传感器的输出电压值，补偿模块可给出对应的压力值，该压力值在消除温度影响的同时也进行了零点及非线性补偿。（2）基于回归分析模型法降低一个干扰量影响的智能化软件模块设计。要求：基于回归分析模型法设计一个数据融合软件模块，使压阻式压力传感器具有温度自补偿功能，可提高抗一个干扰量(温度)的稳定性；综合评价该压力传感器在配备了温度自补偿模块融合前、后的性能；写出数据融合模块逆模型的编程代码。设计步骤：1、二维标定试验 在工作温度范围内选定多个不同的温度状态对被补偿的压力传感器进行标定试验，表1列出了在21.570度间6个温度状态的静态标定数据，在压力传感器量程范围内，选了6个标定值，总计有36个表定点，可获得6个温度状态对应的6条
