为了更好地掌握和使用传感器，我们必须充分了解传感器的基本特性。传感器的基本特征是输入和输出的系统，即之间的关系，输出信号y(t)和输入信号(f)(Z)之间的关系。

　　根据传感器输入信号z(t)是与时间和变化的变化，基本特征划分分为两类：静态和动态特性，他们是体制外，提出了外特性，但其内部参数密切相关。不同的传感器有不同的内部参数，所以它们的基本特性也不同。高精度传感器必须具有良好的静、动态特性，能保证信号无失真。

　　是密切相关的传感器动态特性与输入信号变化，在传感器动态特性的研究，通常要根据不同的输入信号变化规律研究传感器的响应。实际的传感器输入信号可能随时间变化。适合常见和适合典型的输入信号是步进信号和正弦信号。这2种信号可以很容易地在物理中实现，而且可以很容易地解决。

　　对于阶跃输入信号，传感器的响应被称为阶跃响应或瞬态响应。它是传感器对非周期信号的响应。这是一种适合为严重的状态的传感器，如传感器复制这个信号，它可以很容易地复制其他类型的输入信号，其动态性能指标会令人满意。对于正弦输入信号，响应的传感器被称为响应或稳态响应。它是指一个正弦信号与恒定幅度的响应。稳态响应的重要性在于在工程中遇到的各种非电信号曲线可以被扩展成一个傅立叶系列或傅立叶变换，它可以利用一系列正弦曲线叠加代表原始曲线。因此，当传感器的响应特性的正弦信号，它可以判断响应的各种复杂的曲线。

　　为了分析传感器的动态特性，动态数学模型是必要的。建立动态数学模型的方法有：微分方程、传递函数、频率响应函数、差分方程、状态方程、脉冲响应函数等。微分方程是描述传感器动态特性的基本方法。在忽略了对非线性随机变化的复杂因素，传感器线性定常系统考虑影响不大，所以其动态数学模型是可用的常系数线性微分方程。

　　可以使用第一和第二阶线性微分方程来描述传感器被称为，二阶传感器，虽然许多种传感器和的形式，但他们可以一般简化为一阶或二阶元(高阶传感器可以被分解成若干低阶链接)，所以一阶和二阶传感器是适合基本的。

　　的微分方程的解，可以得到由瞬态响应和系统的稳态响应。微分方程的一般解是系统的瞬态响应，是系统稳态响应的特殊解。一些更为复杂的系统，求解微分方程在麻腮，数学的拉普拉斯变换实数域微分方程转化为代数方程组的复杂的领域，能简化手术操作，解决方案是比较容易的。

　　在传感器的阶跃输入信号中，研究了传感器的动态特性、传感器的动态特性、通用时间常数、响应时间、响应时间等。综合描述和超调量等参数;正弦输入信号的传感器是研究频域动态特性，常用的幅频特性和相频特性描述，适合重要的指标是带宽和相位误差。