传感器技术 课件 第12章 智能传感器

第12章

智能传感器智能手环如何检测人的身体状态？光电传感器脉搏信号电信号

智能传感器是一种集成了传感器、数据处理和通信功能的智能感知设备。智能传感器特点：感知能力：环境感知，数据获取数据处理能力：数据分析，数据筛选通信能力：设备间通信，网络通信自主决策：按照决策算法，自动触发动作节能设计：能耗低，使用时间长12.1智能传感器的定义高精度、高可靠性、高分辨率、自适应性强、性价比高12.2智能传感器中的嵌入式技术

嵌入式技术在智能传感器领域发挥了关键作用，为其发展奠定了重要基础。

基于嵌入式技术，智能传感器可以实现如下特性：①小型化和低功耗设计；②传感器接口与数据处理；③数据通信；④数据安全。12.2智能传感器中的嵌入式技术

微控制器（microcontrollers）集成了一个或多个处理器核心；低功耗设计是微控制器的重要特点之一具有丰富的外设接口，如通用输入/输出（GPIO）、串行通信接口（UART、SPI、I2C）、模数转换器（ADC）、数模转换器（DAC）某些微控制器具有实时操作系统（RTOS）支持，确保传感器系统对事件的快速响应，并满足实时性要求。通常具有安全和可靠性功能，包括内置的硬件安全功能、存储器保护、通信加密等12.2智能传感器中的嵌入式技术

嵌入式处理器（embeddedprocessors）嵌入式处理器具有更强大的处理能力和更多的外设接口，能够处理更复杂的任务和数据。针对这一类信号处理需求的嵌入式系统，主要依赖于DSP（数字信号处理器，digitalsignalprocessor）和FPGA（现场可编程门阵列）两种嵌入式处理器技术。DSP技术DSP通常搭载了高性能的处理器核心，能够快速有效地执行各种复杂的信号处理算法。这些处理器核心通常具有高性能、低功耗的特点，能够满足智能传感器对处理能力和功耗的要求。功能对传感器采集的原始信号进行各种信号的处理操作，包括滤波、降噪、谱分析、特征提取等处理方式。12.2智能传感器中的嵌入式技术

12.2智能传感器中的嵌入式技术

DSP特点1.具有强大的实时处理能力，能够在短时间内对大量的数据进行实时处理。2.采用了低功耗设计，以满足传感器系统对长时间运行和电池供电的要求。3.具有丰富的通信接口，能够与其他设备或系统进行数据交换和通信。12.2智能传感器中的嵌入式技术

FPGA(现场可编程门阵列)特点逻辑功能和连接结构可以通过编程方式进行配置和修改，灵活性高、可重构性强。组成结构编程逻辑单元（PLU）、可编程连接资源、存储器、时钟管理单元等12.2智能传感器中的嵌入式技术

工作原理基于可编程逻辑和可编程连接的思想，根据用户设计的逻辑功能转换成的配置文件，对可编程逻辑单元和连接资源进行配置，从而实现特定的硬件功能。适用场景高速数据处理实时信号处理并行算法加速硬件加速12.2智能传感器中的嵌入式技术

系统级芯片（systemonchip，SoC，也称单片系统）高度集成化：SoC技术将传统的处理器、内存、外设等功能模块集成到一个芯片上，实现了高度集成化。高性能：集成了多个处理器核心，可以实现多核并行计算，提高系统的处理能力和并行计算能力。集成了强大的图像处理引擎，支持图像采集、图像处理、图像压缩等功能。集成了硬件加速器，加速特定的算法或应用，提高系统的性能和效率。12.3智能传感器中的数据处理1数据采集一般而言，传感器采集的数据需要经过A/D（模数）转换，将信号转换为数字信号便于利用嵌入式设备进行数据处理。传感器采集到的模拟量数据A/D转换器便于处理的数字量数据A/D转换（analog-to-digitalconversion）是将模拟信号转换为数字信号的过程，是数字系统中的一项基本操作。12.3智能传感器中的数据处理基本原理：将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。处理步骤：采样、量化，编码采样：在连续时间内对模拟信号进行离散取样，获取一系列离散的采样点。量化：是指将采样点的幅度值映射到有限数量的离散级别上。编码：指将量化后的离散数值转换成二进制形式，生成数字信号。12.3智能传感器中的数据处理A/D转换器的类型：逐次逼近型A/D转换器：从最高位开始，逐位地比较输入信号和一个内部参考电压，确定每一位的值，最终得到数字输出。积分型A/D转换器：对输入信号进行积分，将积分结果与一个参考电压进行比较，实现模拟信号到数字信号的转换。12.3智能传感器中的数据处理A/D转换器的类型：Δ-Σ调制型A/D转换器：过高速Δ-Σ调制和数字滤波，实现高分辨率的A/D转换。管道型A/D转换器：采用并行处理的方法，将输入信号拆分成多个子信号，分别经过各个阶段进行处理，然后再将结果组合起来，从而实现高速、高精度的转换。12.3智能传感器中的数据处理A/D转换器的主要参数：分辨率、采样率、精度和信噪比。分辨率：能够区分的最小量化级别，通常以位数（bit）表示。例：分辨率为8位的A/D转换器，能够将输入信号分成256个量化级别（2的8次方）。对于一个4～20mA的输入范围，每个量化级别的大小约为0.0625mA。==>将输入信号分成256个均匀间隔的电流级别，并将每个电流级别表示为一个8位的二进制数。12.3智能传感器中的数据处理采样率:

A/D转换器每秒钟进行采样的次数，通常以赫兹（Hz）表示。采样率决定了A/D转换器能够捕获和表示的信号频率范围。奈奎斯特-香农采样定理:采样率至少是信号最高频率的两倍才能准确地重构原始信号。采样率受到信号频率、转换速度和分辨率等因素的影响。12.3智能传感器中的数据处理精度:

A/D转换器输出数字信号与输入模拟信号之间的误差，通常以百分比误差或最大LSB（leastsignificantbit，最低有效位）误差表示。决定精度的两个因素:分辨率和非线性误差非线性误差：A/D转换器输出的数字信号与输入模拟信号之间的偏差，主要包括差分非线性误差和积分非线性误差。12.3智能传感器中的数据处理信噪比：描述转换后的数字信号中有用信号与噪声的比例决定因素：1.量化精度:A/D转换器的位数;2.量化噪声:由于信号被量化成有限数量的级别而产生的量化误差。3.参考电压4.采样率5.外部干扰12.3智能传感器中的数据处理2数据滤波移动平均滤波常用于去除数据中的高频噪声或周期性干扰，同时平滑数据以便于观察趋势。原理：将一段时间内的数据进行平均处理，然后用平均值来代替原始数据，以达到滤波的目的。12.3智能传感器中的数据处理假设我们有一个长度为N的滑动窗口，每次向前滑动一步，并在窗口内计算数据的平均值作为滤波后的输出。具体而言，对于第i个数据点，其滤波后的数值为前N个数据点的平均值。数学表达式如下：x——移动平均滤波输出值xi——i个采样时刻采集到的传感器的值12.3智能传感器中的数据处理中值滤波：去除脉冲噪声的有效方法原理：

通过对一段时间内的数据进行排序，选择中间值作为滤波后的结果。优点：对脉冲噪声的抑制效果好，不易受异常值的影响。不足：于频率较高的噪声效果较差，无法保留信号的原始特征。12.3智能传感器中的数据处理高斯滤波：基于高斯函数的平滑滤波方法，通过对数据进行加权平均来减少噪声的影响。原理：

使用高斯函数作为权重函数，对数据进行加权平均，使得距离中心较远的数据点对平均值的贡献较小，而距离中心较近的数据点对平均值的贡献较大。12.3智能传感器中的数据处理假设有一个一维信号，其数据点为x1，x2……，xN，需要对这些数据进行平滑处理。计算思路：使用高斯函数作为权重，对每个数据点进行加权平均x—高斯滤波的输出；wj—表示第j个数据点的权重，由高斯函数确定，且

12.3智能传感器中的数据处理数字滤波器技术分类：时域滤波器：直接对时域信号进行处理，如FIR(finiteimpulseresponse，有限冲激响应)滤波器和IIR（InfiniteImpulseResponse，无限冲激响应）滤波器。频域滤波器：先将信号变换到频域进行处理，然后再逆变换回时域。如傅里叶变换滤波器和小波变换滤波器等。12.3智能传感器中的数据处理3特征提取特征提取技术主要包括两个阶段：特征提取和模式识别。特征提取阶段：滤波、降噪、归一化等数据预处理工作；根据需求，选择最相关和最有区分性的特征进行特征选择的工作；使用各种信号处理、统计学和数学方法，将经过预处理的数据转换为具有代表性的特征向量。原始数据的某种统计量或特征描述12.3智能传感器中的数据处理模式识别阶段:12.3智能传感器中的数据处理4数据融合

数据融合技术是一种将来自多个传感器或多种信息源的数据进行整合、合并和分析的方法。目的：提高信息的完整性、准确性和可靠性。智能传感器的数据融合技术主要基于信息融合理论和统计推断理论。12.3智能传感器中的数据处理信息融合理论

将来自多个传感器或多种信息源的数据进行整合和分析，以产生一个更完整、准确和可靠的信息原理：多源数据整合；信息提取与表示；信息融合算法；决策与反馈。12.3智能传感器中的数据处理统计推断理论

将来自多个传感器或多种信息源的数据进行整合和分析，以产生一个更完整、准确和可靠的信息在智能传感器数据融合中，统计推断理论主要体现在以下方面：概率建模参数估计假设检验决策理论12.4智能传感器数据处理中的机器学习技术机器学习技术的发展阶段：早期阶段：20世纪50年代至60年代，机器学习的发展主要集中在基于逻辑和概率的经典方法上；统计学习方法兴起的阶段：在20世纪80年代至90年代，统计学习方法开始流行，这一时期的重要成果包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。神经网络复兴的阶段：深度学习作为神经网络的一种特殊形式，以其多层次、分层次的结构和强大的表征能力，成为了机器学习领域的新宠。12.4智能传感器数据处理中的机器学习技术机器学习分类如下：监督学习：一种通过已标记的训练数据来训练模型，使其能够预测目标变量的数值或类别的机器学习方法。无监督学习：一种从未标记的数据中发现模式和结构的机器学习方法。半监督学习：介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式，它利用少量的标记数据和大量的未标记数据来构建模型。强化学习：通过与环境的交互学习来实现目标的机器学习方法。12.4智能传感器数据处理中的机器学习技术监督学习主要算法：决策树：一种基于树形结构的分类算法，通过对数据的逐步分割来构建模型，每个分割节点代表一个特征，每个叶子节点代表一个类别。支持向量机：用于分类和回归的监督学习算法，通过在数据空间中找到最优的超平面来实现分类任务。k近邻算法：基于实例的学习方法，通过测量每个数据点与其最近“邻居”之间的距离来进行分类或回归。逻辑回归算法：用于二分类问题的线性模型，通过对输入特征的加权求和并经过一个sigmoid函数进行转换，来得到样本属于某一类别的概率。12.4智能传感器数据处理中的机器学习技术监督学习主要算法：随机森林算法：

一种集成学习算法，通过训练多个决策树并将它们的结果进行集成来实现分类或回归任务。朴素贝叶斯分类器：

基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，通过计算后验概率来进行分类。线性判别分析：

通过对数据进行线性投影，将数据投影到低维空间，以最大化类间距离和最小化类内方差来实现分类。多层感知机:

一种人工神经网络，是由多个神经元组成的多层结构，通过前向传播和反向传播来训练模型。12.4智能传感器数据处理中的机器学习技术监督学习主要算法：梯度提升机:

一种集成学习算法，通过串行训练多个弱学习器，并结合它们的预测结果来提升模型性能。深度学习神经网络:

一种基于多层神经元的模型，通过多层非线性变换来学习数据的高阶特征表示。12.4智能传感器数据处理中的机器学习技术深度学习神经网络12.4智能传感器数据处理中的机器学习技术对神经元细胞做简单的数学建模:对于多个输入，可以使用加权求和的方式来描述，即X为输入向量；ω为输入向量的权重向量。对于兴奋阈值的特性，可以使用阈值函数来描述，即A是神经元的输出；b是描述兴奋阈值的参数12.4智能传感器数据处理中的机器学习技术对神经元细胞做简单的数学建模:神经网络的训练，其本质上就是使得实际输出与期望输出Y的偏差最小，即对兴奋阈值的描述，可以使用一个输出相似且可导的函数进行替换，例如12.4智能传感器数据处理中的机器学习技术损失函数，也可以改写成可以求导的形式将阈值的描述放入加权的部分进行处理，令那么，神经元模型为：12.4智能传感器数据处理中的机器学习技术反向传播算法是训练神经网络的核心技术之一，它通过计算梯度来更新网络参数，使得网络能够逐渐收敛到最优解。传统的sigmoid激活函数在深层神经网络中存在梯度消失的问题，这限制了网络的深度和性能。为了解决这个问题，研究者们开始探索新的激活函数，代表性研究成果是2010年Hinton等人提出的ReLU激活函数。深度学习模型的训练通常涉及非凸优化问题，因此优化算法的选择对模型的性能和训练速度至关重要。2014年Kingma和Ba提出的Adam优化算法，它结合了动量法和自适应学习率的思想，能够在不同参数和梯度的情况下自适应地调整学习率，加速了深度学习模型的训练过程。12.4智能传感器数据处理中的机器学习技术典型的深层神经网络结构基本结构：输入层、输出层和隐藏层。典型的深层神经网络结构主要包括：多层感知机卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）长短期记忆网络（LSTM）Transformer模型12.5智能传感器的基本结构与应用实例智能传感器的基本结构传感单元、微处理器、接口以及其他相关电路智能传感器的三种结构类型：1.非集成式智能传感器；2.集成式智能传感器；3.模块化智能传感器12.5智能传感器的基本结构与应用实例非集成式智能传感器将传统的传感单元、信号处理电路（滤波电路、信号放大器、A/D转化器等）和带有输出接口总线的微处理器直接组合为一个整体。优点：实现难度低，成本低，便于设计和实现。不足：功能单一，体积较大。12.5智能传感器的基本结构与应用实例集成式智能传感器将传感单元、微处理器等硬件部分通过硅基材料，直接