傳感器技術(shù) 課件 第12章 智能傳感器

第12章

智能傳感器智能手環(huán)如何檢測(cè)人的身體狀態(tài)？光電傳感器脈搏信號(hào)電信號(hào)

智能傳感器是一種集成了傳感器、數(shù)據(jù)處理和通信功能的智能感知設(shè)備。智能傳感器特點(diǎn)：感知能力：環(huán)境感知，數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)處理能力：數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)篩選通信能力：設(shè)備間通信，網(wǎng)絡(luò)通信自主決策：按照決策算法，自動(dòng)觸發(fā)動(dòng)作節(jié)能設(shè)計(jì)：能耗低，使用時(shí)間長(zhǎng)12.1智能傳感器的定義高精度、高可靠性、高分辨率、自適應(yīng)性強(qiáng)、性價(jià)比高12.2智能傳感器中的嵌入式技術(shù)

嵌入式技術(shù)在智能傳感器領(lǐng)域發(fā)揮了關(guān)鍵作用，為其發(fā)展奠定了重要基礎(chǔ)。

基于嵌入式技術(shù)，智能傳感器可以實(shí)現(xiàn)如下特性：①小型化和低功耗設(shè)計(jì)；②傳感器接口與數(shù)據(jù)處理；③數(shù)據(jù)通信；④數(shù)據(jù)安全。12.2智能傳感器中的嵌入式技術(shù)

微控制器（microcontrollers）集成了一個(gè)或多個(gè)處理器核心；低功耗設(shè)計(jì)是微控制器的重要特點(diǎn)之一具有豐富的外設(shè)接口，如通用輸入/輸出（GPIO）、串行通信接口（UART、SPI、I2C）、模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）、數(shù)模轉(zhuǎn)換器（DAC）某些微控制器具有實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)（RTOS）支持，確保傳感器系統(tǒng)對(duì)事件的快速響應(yīng)，并滿足實(shí)時(shí)性要求。通常具有安全和可靠性功能，包括內(nèi)置的硬件安全功能、存儲(chǔ)器保護(hù)、通信加密等12.2智能傳感器中的嵌入式技術(shù)

嵌入式處理器（embeddedprocessors）嵌入式處理器具有更強(qiáng)大的處理能力和更多的外設(shè)接口，能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)和數(shù)據(jù)。針對(duì)這一類信號(hào)處理需求的嵌入式系統(tǒng)，主要依賴于DSP（數(shù)字信號(hào)處理器，digitalsignalprocessor）和FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列）兩種嵌入式處理器技術(shù)。DSP技術(shù)DSP通常搭載了高性能的處理器核心，能夠快速有效地執(zhí)行各種復(fù)雜的信號(hào)處理算法。這些處理器核心通常具有高性能、低功耗的特點(diǎn)，能夠滿足智能傳感器對(duì)處理能力和功耗的要求。功能對(duì)傳感器采集的原始信號(hào)進(jìn)行各種信號(hào)的處理操作，包括濾波、降噪、譜分析、特征提取等處理方式。12.2智能傳感器中的嵌入式技術(shù)

12.2智能傳感器中的嵌入式技術(shù)

DSP特點(diǎn)1.具有強(qiáng)大的實(shí)時(shí)處理能力，能夠在短時(shí)間內(nèi)對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。2.采用了低功耗設(shè)計(jì)，以滿足傳感器系統(tǒng)對(duì)長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行和電池供電的要求。3.具有豐富的通信接口，能夠與其他設(shè)備或系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換和通信。12.2智能傳感器中的嵌入式技術(shù)

FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)特點(diǎn)邏輯功能和連接結(jié)構(gòu)可以通過編程方式進(jìn)行配置和修改，靈活性高、可重構(gòu)性強(qiáng)。組成結(jié)構(gòu)編程邏輯單元（PLU）、可編程連接資源、存儲(chǔ)器、時(shí)鐘管理單元等12.2智能傳感器中的嵌入式技術(shù)

工作原理基于可編程邏輯和可編程連接的思想，根據(jù)用戶設(shè)計(jì)的邏輯功能轉(zhuǎn)換成的配置文件，對(duì)可編程邏輯單元和連接資源進(jìn)行配置，從而實(shí)現(xiàn)特定的硬件功能。適用場(chǎng)景高速數(shù)據(jù)處理實(shí)時(shí)信號(hào)處理并行算法加速硬件加速12.2智能傳感器中的嵌入式技術(shù)

系統(tǒng)級(jí)芯片（systemonchip，SoC，也稱單片系統(tǒng)）高度集成化：SoC技術(shù)將傳統(tǒng)的處理器、內(nèi)存、外設(shè)等功能模塊集成到一個(gè)芯片上，實(shí)現(xiàn)了高度集成化。高性能：集成了多個(gè)處理器核心，可以實(shí)現(xiàn)多核并行計(jì)算，提高系統(tǒng)的處理能力和并行計(jì)算能力。集成了強(qiáng)大的圖像處理引擎，支持圖像采集、圖像處理、圖像壓縮等功能。集成了硬件加速器，加速特定的算法或應(yīng)用，提高系統(tǒng)的性能和效率。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理1數(shù)據(jù)采集一般而言，傳感器采集的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過A/D（模數(shù)）轉(zhuǎn)換，將信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)便于利用嵌入式設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。傳感器采集到的模擬量數(shù)據(jù)A/D轉(zhuǎn)換器便于處理的數(shù)字量數(shù)據(jù)A/D轉(zhuǎn)換（analog-to-digitalconversion）是將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)的過程，是數(shù)字系統(tǒng)中的一項(xiàng)基本操作。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理基本原理：將連續(xù)的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散的數(shù)字信號(hào)。處理步驟：采樣、量化，編碼采樣：在連續(xù)時(shí)間內(nèi)對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行離散取樣，獲取一系列離散的采樣點(diǎn)。量化：是指將采樣點(diǎn)的幅度值映射到有限數(shù)量的離散級(jí)別上。編碼：指將量化后的離散數(shù)值轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制形式，生成數(shù)字信號(hào)。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理A/D轉(zhuǎn)換器的類型：逐次逼近型A/D轉(zhuǎn)換器：從最高位開始，逐位地比較輸入信號(hào)和一個(gè)內(nèi)部參考電壓，確定每一位的值，最終得到數(shù)字輸出。積分型A/D轉(zhuǎn)換器：對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行積分，將積分結(jié)果與一個(gè)參考電壓進(jìn)行比較，實(shí)現(xiàn)模擬信號(hào)到數(shù)字信號(hào)的轉(zhuǎn)換。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理A/D轉(zhuǎn)換器的類型：Δ-Σ調(diào)制型A/D轉(zhuǎn)換器：過高速Δ-Σ調(diào)制和數(shù)字濾波，實(shí)現(xiàn)高分辨率的A/D轉(zhuǎn)換。管道型A/D轉(zhuǎn)換器：采用并行處理的方法，將輸入信號(hào)拆分成多個(gè)子信號(hào)，分別經(jīng)過各個(gè)階段進(jìn)行處理，然后再將結(jié)果組合起來，從而實(shí)現(xiàn)高速、高精度的轉(zhuǎn)換。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理A/D轉(zhuǎn)換器的主要參數(shù)：分辨率、采樣率、精度和信噪比。分辨率：能夠區(qū)分的最小量化級(jí)別，通常以位數(shù)（bit）表示。例：分辨率為8位的A/D轉(zhuǎn)換器，能夠?qū)⑤斎胄盘?hào)分成256個(gè)量化級(jí)別（2的8次方）。對(duì)于一個(gè)4～20mA的輸入范圍，每個(gè)量化級(jí)別的大小約為0.0625mA。==>將輸入信號(hào)分成256個(gè)均勻間隔的電流級(jí)別，并將每個(gè)電流級(jí)別表示為一個(gè)8位的二進(jìn)制數(shù)。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理采樣率:

A/D轉(zhuǎn)換器每秒鐘進(jìn)行采樣的次數(shù)，通常以赫茲（Hz）表示。采樣率決定了A/D轉(zhuǎn)換器能夠捕獲和表示的信號(hào)頻率范圍。奈奎斯特-香農(nóng)采樣定理:采樣率至少是信號(hào)最高頻率的兩倍才能準(zhǔn)確地重構(gòu)原始信號(hào)。采樣率受到信號(hào)頻率、轉(zhuǎn)換速度和分辨率等因素的影響。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理精度:

A/D轉(zhuǎn)換器輸出數(shù)字信號(hào)與輸入模擬信號(hào)之間的誤差，通常以百分比誤差或最大LSB（leastsignificantbit，最低有效位）誤差表示。決定精度的兩個(gè)因素:分辨率和非線性誤差非線性誤差：A/D轉(zhuǎn)換器輸出的數(shù)字信號(hào)與輸入模擬信號(hào)之間的偏差，主要包括差分非線性誤差和積分非線性誤差。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理信噪比：描述轉(zhuǎn)換后的數(shù)字信號(hào)中有用信號(hào)與噪聲的比例決定因素：1.量化精度:A/D轉(zhuǎn)換器的位數(shù);2.量化噪聲:由于信號(hào)被量化成有限數(shù)量的級(jí)別而產(chǎn)生的量化誤差。3.參考電壓4.采樣率5.外部干擾12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理2數(shù)據(jù)濾波移動(dòng)平均濾波常用于去除數(shù)據(jù)中的高頻噪聲或周期性干擾，同時(shí)平滑數(shù)據(jù)以便于觀察趨勢(shì)。原理：將一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理，然后用平均值來代替原始數(shù)據(jù)，以達(dá)到濾波的目的。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理假設(shè)我們有一個(gè)長(zhǎng)度為N的滑動(dòng)窗口，每次向前滑動(dòng)一步，并在窗口內(nèi)計(jì)算數(shù)據(jù)的平均值作為濾波后的輸出。具體而言，對(duì)于第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，其濾波后的數(shù)值為前N個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值。數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：x——移動(dòng)平均濾波輸出值xi——i個(gè)采樣時(shí)刻采集到的傳感器的值12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理中值濾波：去除脈沖噪聲的有效方法原理：

通過對(duì)一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，選擇中間值作為濾波后的結(jié)果。優(yōu)點(diǎn)：對(duì)脈沖噪聲的抑制效果好，不易受異常值的影響。不足：于頻率較高的噪聲效果較差，無(wú)法保留信號(hào)的原始特征。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理高斯濾波：基于高斯函數(shù)的平滑濾波方法，通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均來減少噪聲的影響。原理：

使用高斯函數(shù)作為權(quán)重函數(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均，使得距離中心較遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)平均值的貢獻(xiàn)較小，而距離中心較近的數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)平均值的貢獻(xiàn)較大。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理假設(shè)有一個(gè)一維信號(hào)，其數(shù)據(jù)點(diǎn)為x1，x2……，xN，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。計(jì)算思路：使用高斯函數(shù)作為權(quán)重，對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)平均x—高斯濾波的輸出；wj—表示第j個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重，由高斯函數(shù)確定，且

12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理數(shù)字濾波器技術(shù)分類：時(shí)域?yàn)V波器：直接對(duì)時(shí)域信號(hào)進(jìn)行處理，如FIR(finiteimpulseresponse，有限沖激響應(yīng))濾波器和IIR（InfiniteImpulseResponse，無(wú)限沖激響應(yīng)）濾波器。頻域?yàn)V波器：先將信號(hào)變換到頻域進(jìn)行處理，然后再逆變換回時(shí)域。如傅里葉變換濾波器和小波變換濾波器等。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理3特征提取特征提取技術(shù)主要包括兩個(gè)階段：特征提取和模式識(shí)別。特征提取階段：濾波、降噪、歸一化等數(shù)據(jù)預(yù)處理工作；根據(jù)需求，選擇最相關(guān)和最有區(qū)分性的特征進(jìn)行特征選擇的工作；使用各種信號(hào)處理、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)方法，將經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有代表性的特征向量。原始數(shù)據(jù)的某種統(tǒng)計(jì)量或特征描述12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理模式識(shí)別階段:12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理4數(shù)據(jù)融合

數(shù)據(jù)融合技術(shù)是一種將來自多個(gè)傳感器或多種信息源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、合并和分析的方法。目的：提高信息的完整性、準(zhǔn)確性和可靠性。智能傳感器的數(shù)據(jù)融合技術(shù)主要基于信息融合理論和統(tǒng)計(jì)推斷理論。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理信息融合理論

將來自多個(gè)傳感器或多種信息源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和分析，以產(chǎn)生一個(gè)更完整、準(zhǔn)確和可靠的信息原理：多源數(shù)據(jù)整合；信息提取與表示；信息融合算法；決策與反饋。12.3智能傳感器中的數(shù)據(jù)處理統(tǒng)計(jì)推斷理論

將來自多個(gè)傳感器或多種信息源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和分析，以產(chǎn)生一個(gè)更完整、準(zhǔn)確和可靠的信息在智能傳感器數(shù)據(jù)融合中，統(tǒng)計(jì)推斷理論主要體現(xiàn)在以下方面：概率建模參數(shù)估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)決策理論12.4智能傳感器數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展階段：早期階段：20世紀(jì)50年代至60年代，機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展主要集中在基于邏輯和概率的經(jīng)典方法上；統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法興起的階段：在20世紀(jì)80年代至90年代，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法開始流行，這一時(shí)期的重要成果包括支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、隨機(jī)森林等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興的階段：深度學(xué)習(xí)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種特殊形式，以其多層次、分層次的結(jié)構(gòu)和強(qiáng)大的表征能力，成為了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新寵。12.4智能傳感器數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)分類如下：監(jiān)督學(xué)習(xí)：一種通過已標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，使其能夠預(yù)測(cè)目標(biāo)變量的數(shù)值或類別的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：一種從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。半監(jiān)督學(xué)習(xí)：介于監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)之間的一種學(xué)習(xí)方式，它利用少量的標(biāo)記數(shù)據(jù)和大量的未標(biāo)記數(shù)據(jù)來構(gòu)建模型。強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。12.4智能傳感器數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)監(jiān)督學(xué)習(xí)主要算法：決策樹：一種基于樹形結(jié)構(gòu)的分類算法，通過對(duì)數(shù)據(jù)的逐步分割來構(gòu)建模型，每個(gè)分割節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特征，每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)類別。支持向量機(jī)：用于分類和回歸的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過在數(shù)據(jù)空間中找到最優(yōu)的超平面來實(shí)現(xiàn)分類任務(wù)。k近鄰算法：基于實(shí)例的學(xué)習(xí)方法，通過測(cè)量每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與其最近“鄰居”之間的距離來進(jìn)行分類或回歸。邏輯回歸算法：用于二分類問題的線性模型，通過對(duì)輸入特征的加權(quán)求和并經(jīng)過一個(gè)sigmoid函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，來得到樣本屬于某一類別的概率。12.4智能傳感器數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)監(jiān)督學(xué)習(xí)主要算法：隨機(jī)森林算法：

一種集成學(xué)習(xí)算法，通過訓(xùn)練多個(gè)決策樹并將它們的結(jié)果進(jìn)行集成來實(shí)現(xiàn)分類或回歸任務(wù)。樸素貝葉斯分類器：

基于貝葉斯定理，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，通過計(jì)算后驗(yàn)概率來進(jìn)行分類。線性判別分析：

通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性投影，將數(shù)據(jù)投影到低維空間，以最大化類間距離和最小化類內(nèi)方差來實(shí)現(xiàn)分類。多層感知機(jī):

一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是由多個(gè)神經(jīng)元組成的多層結(jié)構(gòu)，通過前向傳播和反向傳播來訓(xùn)練模型。12.4智能傳感器數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)監(jiān)督學(xué)習(xí)主要算法：梯度提升機(jī):

一種集成學(xué)習(xí)算法，通過串行訓(xùn)練多個(gè)弱學(xué)習(xí)器，并結(jié)合它們的預(yù)測(cè)結(jié)果來提升模型性能。深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):

一種基于多層神經(jīng)元的模型，通過多層非線性變換來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的高階特征表示。12.4智能傳感器數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)12.4智能傳感器數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)神經(jīng)元細(xì)胞做簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)建模:對(duì)于多個(gè)輸入，可以使用加權(quán)求和的方式來描述，即X為輸入向量；ω為輸入向量的權(quán)重向量。對(duì)于興奮閾值的特性，可以使用閾值函數(shù)來描述，即A是神經(jīng)元的輸出；b是描述興奮閾值的參數(shù)12.4智能傳感器數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)神經(jīng)元細(xì)胞做簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)建模:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，其本質(zhì)上就是使得實(shí)際輸出與期望輸出Y的偏差最小，即對(duì)興奮閾值的描述，可以使用一個(gè)輸出相似且可導(dǎo)的函數(shù)進(jìn)行替換，例如12.4智能傳感器數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)損失函數(shù)，也可以改寫成可以求導(dǎo)的形式將閾值的描述放入加權(quán)的部分進(jìn)行處理，令那么，神經(jīng)元模型為：12.4智能傳感器數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)反向傳播算法是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心技術(shù)之一，它通過計(jì)算梯度來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使得網(wǎng)絡(luò)能夠逐漸收斂到最優(yōu)解。傳統(tǒng)的sigmoid激活函數(shù)在深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在梯度消失的問題，這限制了網(wǎng)絡(luò)的深度和性能。為了解決這個(gè)問題，研究者們開始探索新的激活函數(shù)，代表性研究成果是2010年Hinton等人提出的ReLU激活函數(shù)。深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練通常涉及非凸優(yōu)化問題，因此優(yōu)化算法的選擇對(duì)模型的性能和訓(xùn)練速度至關(guān)重要。2014年Kingma和Ba提出的Adam優(yōu)化算法，它結(jié)合了動(dòng)量法和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的思想，能夠在不同參數(shù)和梯度的情況下自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，加速了深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程。12.4智能傳感器數(shù)據(jù)處理中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)典型的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基本結(jié)構(gòu)：輸入層、輸出層和隱藏層。典型的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要包括：多層感知機(jī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）Transformer模型12.5智能傳感器的基本結(jié)構(gòu)與應(yīng)用實(shí)例智能傳感器的基本結(jié)構(gòu)傳感單元、微處理器、接口以及其他相關(guān)電路智能傳感器的三種結(jié)構(gòu)類型：1.非集成式智能傳感器；2.集成式智能傳感器；3.模塊化智能傳感器12.5智能傳感器的基本結(jié)構(gòu)與應(yīng)用實(shí)例非集成式智能傳感器將傳統(tǒng)的傳感單元、信號(hào)處理電路（濾波電路、信號(hào)放大器、A/D轉(zhuǎn)化器等）和帶有輸出接口總線的微處理器直接組合為一個(gè)整體。優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)難度低，成本低，便于設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。不足：功能單一，體積較大。12.5智能傳感器的基本結(jié)構(gòu)與應(yīng)用實(shí)例集成式智能傳感器將傳感單元、微處理器等硬件部分通過硅基材料，直接