资料介绍
传感一直是电子系统的重要组成部分,从简单的正/负温度系数设备到更复杂的基于光学的子系统、旋转编码器和温度传感器。传感一直是电子系统的重要组成部分,从简单的正/负温度系数设备到更复杂的基于光学的子系统、旋转编码器和温度传感器。在工业、汽车和医疗应用中使用传感器的最重要方面之一是模拟前端 (AFE),该转换过程负责获取真实世界的属性并在数字域中准确地再现它。连同传感器本身,AFE 可以定义整个系统的性能。在工业、汽车和医疗应用中使用传感器的最重要方面之一是模拟前端 (AFE),该转换过程负责获取真实世界的属性并在数字域中准确地再现它。连同传感器本身,AFE 可以定义整个系统的性能。在消费领域和更广泛的物联网中,大型专用传感器已被小型、高度集成的 MEMS 设备所取代,因此,AFE 已被串行总线取代。这给位于系统核心的微控制器带来了很大的设计负担,尤其是在使用多个传感器的应用中。这是现在有助于推动物联网的范例,但将多个传感器集成到单个设备中会带来其独特的挑战。在消费领域和更广泛的物联网中,大型专用传感器已被小型、高度集成的 MEMS 设备所取代,因此,AFE 已被串行总线取代。这给位于系统核心的微控制器带来了很大的设计负担,尤其是在使用多个传感器的应用中。这是现在有助于推动物联网的范例,但将多个传感器集成到单个设备中会带来其独特的挑战。驱动力驱动力基于 MEMS 的传感器(微机电系统)的出现代表了电子系统设计的重大变化,但这不是一夜之间发生的变化。该技术经过多年改进和成本优化,但近年来它从智能手机领域获益匪浅。基于 MEMS 的传感器(微机电系统)的出现代表了电子系统设计的重大变化,但这不是一夜之间发生的变化。该技术经过多年改进和成本优化,但近年来它从智能手机领域获益匪浅。一些行业分析师认为,MEMS 的近期前景不如最近的过去那么确定,因为利润率受到挤压且需求有所下降。然而,可穿戴技术的持续兴起和物联网的不可阻挡的增长可能会确保 MEMS 技术在未来一段时间内成为领先的使能技术。包括工业、医疗和汽车在内的成熟市场也热衷于采用该技术,目前估计每辆车平均配备 20 个 MEMS 传感器。一些行业分析师认为,MEMS 的近期前景不如最近的过去那么确定,因为利润率受到挤压且需求有所下降。然而,可穿戴技术的持续兴起和物联网的不可阻挡的增长可能会确保 MEMS 技术在未来一段时间内成为领先的使能技术。包括工业、医疗和汽车在内的成熟市场也热衷于采用该技术,目前估计每辆车平均配备 20 个 MEMS 传感器。在医疗应用中,微流体传感器开始出现在植入式医疗设备中。这些类型的应用将为制造商提供他们继续投资该技术所需的机会,这最终将使其他市场受益。在医疗应用中,微流体传感器开始出现在植入式医疗设备中。这些类型的应用将为制造商提供他们继续投资该技术所需的机会,这最终将使其他市场受益。如今,物联网可能是最大的机会,通过添加能够测量几乎所有可想到参数的传感器,日常用品、设备和服务将变得“更智能”。这包括压力、温度和惯性,例如加速度、方向、位置和一般运动。如今,物联网可能是最大的机会,通过添加能够测量几乎所有可想到参数的传感器,日常用品、设备和服务将变得“更智能”。这包括压力、温度和惯性,例如加速度、方向、位置和一般运动。捕获这些参数之一可以为设备添加重要的功能,但合并其中许多参数会导致功能大于其各个部分的总和。正是这种“传感器融合”将有助于推动新的应用,将构成物联网的一部分,并随后有助于融入被称为大数据的现象。传感器融合是一个术语,用于为传感器输入带来更广泛的上下文,例如将俯仰和滚动与地理位置相结合,或将加速度与经过的时间相结合,或将温度与高度相结合。实际上,它是推断超出被测量数据的额外数据的过程,其方式几乎可以归因于智能。捕获这些参数之一可以为设备添加重要的功能,但合并其中许多参数会导致功能大于其各个部分的总和。正是这种“传感器融合”将有助于推动新的应用,将构成物联网的一部分,并随后有助于融入被称为大数据的现象。传感器融合是一个术语,用于为传感器输入带来更广泛的上下文,例如将俯仰和滚动与地理位置相结合,或将加速度与经过的时间相结合,或将温度与高度相结合。实际上,它是推断超出被测量数据的额外数据的过程,其方式几乎可以归因于智能。添加智能
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