我有一个电磁传感器，它报告它在太空中读取的电磁场强度。我还有一个发射电磁场的设备。占地1米。
所以我想用它的读数来预测传感器的位置。但是传感器受到金属的影响，因此它会使位置预测漂移。
这就像如果读数是 1，你把它放在金属附近，你得到 2。类似的东西。这不仅仅是噪音，它是一种永久的漂移。除非您移除金属，否则它将始终给出读数 2。
我一般需要学习哪些技术或主题才能从 2 中恢复阅读 1？假设金属固定在太空中的某个地方，我可以先将其放在金属附近来校准传感器。
您可以就总体上消除漂移提出任何建议。另外请考虑我可以在某个地方放置另一个发射器，这样我应该能够更轻松地恢复真实读数。
我建议您将传感器输出视为两个因素的组合：
sensor_output = emitter_effect + environment_effect
并且您想在emitter_effect不添加environment_effect. 所以，当然你需要减去：
emitter_effect = sensor_output - environment_effect
减去环境对传感器的影响通常称为补偿。为了进行补偿，您需要能够建模或预测您的环境（周围漂浮的额外金属）对传感器的影响。环境效果模型的形式可以很简单也可以很复杂。
简单的方法一般使用单独的传感器来估计environment_effect。我不确定您的具体情况是什么，但您可以选择一个传感器来独立测量您的设置中的干扰（金属）量。
更复杂的方法可以执行补偿，而无需参考用于测量干扰的独立传感器。例如，如果您预计距离平均为 10.0，只有偶尔的偏差，您可以使用该事实来估计存在多少干扰。根据我的经验，这种方法不太可靠。具有用于测量干扰的独立传感器的系统更具可预测性和可靠性。
如果您对基于模型的估计感兴趣，可以开始阅读卡尔曼滤波：
https://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter
这是一个复杂的话题，所以你应该期待一个陡峭的学习曲线。卡尔曼滤波（和相关的贝叶斯估计方法）是从“坏传感器读数”转换为“校正传感器读数”的正式方法。