传感器技术及传感器信号处理
什么是传感器技术
什么是传感器技术随着科技的不断发展，传感器技术在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
无论是智能手机的加速度传感器，还是汽车中的车载传感器，它们都能够感知周围环境的变化，并将这些信息转化为可被人们使用的数据。
传感器技术作为一种高科技的创新，它的重要性不言而喻。
本文将探讨传感器技术的定义、应用和未来发展趋势。
传感器技术是一种能够感知环境的设备或装置，它能够将物理量转化为电信号。
从更广义的角度来说，传感器技术包括了感知、感测和感知处理的能力。
传感器通常由感知元件、信号处理电路和输出装置组成。
感知元件是传感器的核心部分，用于感知周围环境的物理信息。
常见的感知元件包括温度传感器、湿度传感器、光电传感器等。
信号处理电路则负责将感知元件采集到的模拟信号转化为数字信号，并进行处理和分析。
输出装置通常是指将处理后的数据以可视化或可输出的形式展示给人们观察和使用。
传感器技术的应用领域非常广泛。
在工业领域，传感器技术被广泛应用于自动化生产线、机器人等设备中，以实现精确的检测和控制。
在交通运输领域，传感器技术被应用于汽车、飞机等交通工具中，以提供精确的导航和安全监测。
在医疗领域，传感器技术被应用于医疗设备中，如心率传感器、血压传感器等，以辅助医生进行诊断和监测患者的健康状况。
在智能家居领域，传感器技术被应用于智能家电中，如智能门锁、温湿度传感器等，以提升生活品质和便利程度。
随着技术的进步和应用的推广，传感器技术也在不断发展和完善。
一方面，传感器的小型化和低功耗化成为了当前的研究和发展热点。
现代传感器不再是笨重的设备，而是越来越小巧精密。
其原因在于，随着电子元件尺寸的不断缩小，传感器也能够更好地融入到微型化的电子设备中。
另一方面，传感器的智能化和多功能化也是未来的发展方向。
传感器能够通过集成处理器和算法实现自主的决策和行动，使其在智能化应用、物联网和人工智能等领域具有更为广泛和深远的应用前景。
然而，传感器技术也面临着一些挑战和问题。
电路中的传感器信号放大与处理
电路中的传感器信号放大与处理一、引言电路中的传感器信号放大与处理是现代电子技术领域的重要内容之一，它涉及到传感器信号的采集、放大与处理，对于提高系统的精度和稳定性具有至关重要的作用。
本文将从传感器信号的基本原理入手，介绍电路中的传感器信号放大与处理的方法和技巧。
二、传感器信号的基本原理传感器是将被测量的物理量转化为可测量的电信号的装置。
传感器信号的产生是基于被测量物理量与传感器之间的相互作用。
常见的传感器类型包括温度传感器、压力传感器、湿度传感器等。
三、传感器信号放大的需求在实际应用中，传感器产生的信号往往是微弱的，因此需要进行信号放大以增加信号的幅度，从而使得信号更容易被后续的电路进行处理。
四、传感器信号放大的方法1. 增益放大器：增益放大器是最常用的传感器信号放大方法之一。
它通过放大器电路对信号进行放大，将微弱的传感器信号放大到适合后续处理的范围。
2. 运算放大器：运算放大器是一种高增益、差分输入、单端输出的放大器。
通过适当的电阻网络和反馈方式，可以实现对传感器信号的放大和处理。
3. 仪表放大器：仪表放大器是一种专门用于信号放大的放大器，其特点是高精度、低噪声。
在传感器信号放大的场景中，仪表放大器常常可以提供更好的性能。
五、传感器信号处理的方法1. 滤波器：滤波器是对信号进行滤波处理的电路。
常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。
通过滤波器可以去除传感器信号中的干扰和噪声，提高信号的质量。
2. 数字转换：将模拟信号转换为数字信号是传感器信号处理的重要环节。
常用的模数转换器包括逐次逼近型模数转换器（SAR ADC）、双斜率积分型模数转换器（Σ-Δ ADC）等。
数字信号的处理更易于精确计算和存储。
3. 数据处理算法：对于特定的传感器应用，可以利用算法对传感器信号进行进一步的处理和分析。
例如，通过傅里叶变换可以将传感器信号转换到频率域进行频谱分析。
六、实例分析以温度传感器为例，介绍传感器信号放大与处理的具体实施过程。
传感器网络中的信号处理与数据处理技术
传感器网络中的信号处理与数据处理技术近年来，随着大数据、物联网等技术的不断发展，传感器网络在各个领域中的应用越来越广泛。
传感器网络的优势在于能够实时采集、传输和处理各种物理量信息，从而为人们提供更加全面、准确的数据支持。
而传感器网络中信号处理和数据处理技术的优化也成为了提高传感器网络系统性能的重要方法。
一、传感器网络信号处理技术在传感器网络中，各种传感器能够对环境中的各个物理量进行实时的、高精度的数据采集。
而对于这些数据，传感器网络必须采用适当的信号处理技术进行处理，从而准确地提取有效信息。
1. 传感器网络信号采集技术传感器网络的信号采集技术是保证系统性能的重要环节。
而在信号采集技术中，主要涉及传感器的采样速率、采样周期、采样精度等关键参数的选定，以及数据存储和传输等方面。
对于传感器网络中的信号采集技术，需要根据具体的场合和监测对象来进行适当的选择，以保证采集到的数据具有可靠性和准确性。
同时，还需要针对数据的存储和传输等方面采用相应的技术手段，以便对采集到的数据进行检索和分析。
2. 传感器网络信号处理技术传感器网络中的信号处理技术主要包括滤波、数字信号处理、特征提取等方面。
其中，滤波技术是传感器网络中较为基础的技术之一，它可以对信号进行去噪和降噪，从而消除噪声影响，提高信号的可靠性和准确性。
数字信号处理技术则是指利用计算机对传感器采集到的数据进行处理和分析，以实现有效信息的提取和处理。
而特征提取技术则是指通过对数据进行复杂处理和分析，从中提取出有价值的特征信息，以进一步加强信号处理的质量和有效性。
二、传感器网络数据处理技术传感器网络数据处理技术是指将传感器网络采集得到的数据进行分析和处理，从而得到更加全面、准确的信息。
而随着人们对大数据等技术的不断探索和应用，传感器网络的数据处理技术也日益成熟。
1. 数据挖掘技术数据挖掘技术是传感器网络数据处理中的重要手段之一。
它可以对传感器网络中采集到的大量数据进行自动化处理和分析，从而挖掘出其中的规律和蕴含的信息。
传感器信号处理技术(2)
传感器信号处理技术我的职业生涯始于上世纪80年代，那时传感器信号处理技术还处于起步阶段。
我参与了我国第一个传感器信号处理项目的研发，那段日子充满了挑战和激情。
从那时起，我便与传感器信号处理技术结下了不解之缘。
经过三十多年的摸索和实践，我积累了丰富的经验，也见证了这项技术的飞速发展。
传感器信号处理技术的核心目标是将传感器采集到的原始信号进行处理，提取有价值的信息，从而实现对被测量的准确监测和控制。
在这个过程中，信号滤波、降噪、特征提取、模式识别等关键技术至关重要。
在信号降噪方面，我积累了丰富的实践经验。
通过对信号的时域、频域和时频域分析，我可以准确地找到噪声的来源，并采用相应的降噪方法。
例如，针对周期性噪声，我可以采用傅里叶变换进行频谱分析，然后设计相应的滤波器进行消除。
对于非周期性噪声，我可以采用小波变换进行时频分析，从而找到噪声的瞬时特征，并采用相应的算法进行抑制。
在特征提取方面，我熟悉各种特征提取方法，如统计特征、频域特征、时频特征等。
这些方法可以帮助我准确地描述信号的特点，为后续的模式识别提供有力支持。
我还掌握了基于机器学习的特征选择和优化方法，这使得我在面对复杂信号时，能够快速找到最具代表性的特征，提高模式识别的准确率。
在模式识别方面，我掌握了多种分类和回归算法，如支持向量机、神经网络、决策树等。
这些算法可以帮助我准确地识别信号中的模式，从而实现对被测量的智能判断。
我还熟悉各种优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，这些算法可以用于优化模式识别器的设计，提高其性能。
随着技术的不断进步，传感器信号处理技术在各个领域的应用也越来越广泛。
在工业领域，它可以用于监测设备的运行状态，预测故障和优化生产过程。
在医疗领域，它可以用于辅助诊断和治疗，提高医疗效果。
在环保领域，它可以用于监测空气质量、水质等环境指标，为环境保护提供科学依据。
然后，我要谈谈信号降噪。
信号降噪是传感器信号处理技术的关键环节，其目标是减少信号中的噪声，提高信号的质量和准确性。
传感器的五大设计技巧和主要技术指标
传感器的五大设计技巧和主要技术指标一、传感器的五大设计技巧1.信号处理技巧：传感器的主要任务是将感知到的物理量转化为电信号，因此信号处理技巧在传感器的设计中显得尤为重要。
在传感器的设计中，需要考虑信号的采样、滤波、放大、调理等环节，以保证感知到的信号能够准确地表达被测量的物理量。
2.精度校准技巧：传感器的精度直接影响到测量结果的准确性，因此精度校准技巧在传感器的设计中也是非常关键的。
在传感器的设计中，需要采用合适的校准方法，通过对传感器的输出信号进行校准，提高传感器的精度和准确性。
3.电源管理技巧：传感器通常需要外部电源供电，电源管理技巧对于传感器的设计来说也是非常重要的。
在传感器的设计中，需要合理选择电源电压和电流，并设计合适的电源管理电路，以提高传感器的工作效率和稳定性。
4.防护和抗干扰技巧：传感器通常需要在复杂的环境条件下工作，因此防护和抗干扰技巧对于传感器的设计也是非常重要的。
在传感器的设计中，需要考虑到传感器的工作环境和外界干扰因素，并采取相应的防护和抗干扰措施，以确保传感器的正常工作。
5.结构设计技巧：传感器的结构设计对于传感器的性能和可靠性都有着直接的影响。
在传感器的设计中，需要合理选择传感器的结构和材料，并进行优化设计，以提高传感器的性能和可靠性。
1.测量范围：指传感器能够正常工作的物理量范围。
传感器的测量范围应根据被测量的物理量的实际范围进行选择，以保证传感器能够准确地测量被测量的物理量。
2.灵敏度：指传感器输出信号与被测量物理量之间的关系，灵敏度越高，传感器对被测量物理量的变化越敏感。
灵敏度是衡量传感器性能的重要指标之一3.准确性：指传感器测量结果与被测量物理量实际值之间的偏差。
传感器的准确性越高，测量结果与实际值之间的偏差越小。
4.响应时间：指传感器从感知到被测量物理量的变化到输出信号的反应时间。
响应时间越短，表明传感器响应能力越强。
5.稳定性：指传感器在长期使用过程中输出信号的稳定性。
传感器主要技术指标及设计技巧
传感器主要技术指标及设计技巧一、传感器主要技术指标1.灵敏度：传感器的灵敏度是指输出信号的变化量与输入信号的变化量之间的比例关系。
高灵敏度意味着传感器对输入信号的细微变化更为敏感，能够提供更加准确的测量结果。
2.动态响应：传感器的动态响应是指传感器对于快速变化的输入信号能够产生相应的输出信号的能力。
一个好的传感器应具有较高的动态响应速度，以捕捉到输入信号的瞬时变化。
3.精确度：传感器的精确度是指其输出结果与实际测量值之间的误差程度。
高精确度意味着传感器能够提供更加准确的测量结果。
4.分辨率：传感器的分辨率是指传感器能够分辨出的最小变化量。
高分辨率意味着传感器能够捕捉到更细微的变化。
5.输出线性度：传感器的输出线性度是指传感器输出信号与输入信号之间的线性关系程度。
一个好的传感器应具有较高的输出线性度，以提供更加准确的测量结果。
6.抗干扰性：传感器的抗干扰性是指传感器在外界干扰的情况下能够保持较稳定的工作状态。
高抗干扰性意味着传感器能够减少外界干扰对其测量结果的影响。
二、传感器设计技巧1.选用合适的传感器类型：根据具体的应用需求，选择合适的传感器类型。
不同类型的传感器有不同的特性和适用范围，选用合适的传感器类型能够提高传感器的性能。
2.优化传感器的电路设计：传感器的电路设计是传感器性能的关键因素之一、通过优化电路设计，可以提高传感器的灵敏度、动态响应等性能指标。
3.运用信号处理技术：传感器输出信号往往需要进行信号处理，以提取有用的信息。
运用合适的信号处理技术，可以提高传感器的精确度和分辨率。
4.加强传感器与周围环境的适配：传感器的性能受制于周围环境的影响。
通过考虑传感器与周围环境的适配性，可以减少环境对传感器性能的影响，提高传感器的可靠性和稳定性。
5.采用优质材料和工艺：传感器的材料和工艺对传感器性能起着重要的影响。
采用优质的材料和工艺，可以提高传感器的灵敏度、精确度等指标。
6.进行充分的测试和校准：传感器的性能需要通过测试和校准来验证和调整。
光纤传感器中的信号处理技术研究
光纤传感器中的信号处理技术研究一、引言在现代科技发展中，光纤传感器作为一种高精度、长寿命、抗干扰的新型传感器，已广泛应用于机械、水利、航空、军事等领域。
而光纤传感器的核心技术之一就是信号处理技术，因此本文旨在分析光纤传感器中的信号处理技术研究。
二、光纤传感器的信号处理技术光纤传感器的核心部件是光纤，它发挥着在信号传输和检测中重要的作用。
然而，光纤所采集的信号是弱的、噪声大的，需要进行信号处理才能得到准确可靠的数据。
信号处理技术主要包括信号增强、信号滤波、信号降噪、信号解调等内容，下面将逐一介绍。
1、信号增强光纤传感器采集的信号往往十分微弱，需要进行信号增强才能提高信号的灵敏度。
目前，常用的信号增强技术有放大器、前置滤波器等方法。
放大器会将原始信号增大，但同时也会增加信号噪声，因此需要用到前置滤波器来滤除噪声，从而保证信号增强效果。
2、信号滤波在光纤传感器中，由于光纤受到环境温度、湿度、压力等因素的影响，会产生背景噪声。
信号滤波技术能够滤除噪声，提高光纤传输信号的精度和稳定性。
常用的信号滤波方法包括数字滤波和模拟滤波两大类。
数字滤波是一种基于数字信号处理的技术，其主要优点是滤波精度高、操作简便、可实现在线滤波等；模拟滤波主要采用滤波器，其优点在于可无缝链接到采集系统中去。
3、信号降噪与信号滤波类似，信号降噪技术旨在削弱或消除信号噪声对信号正常处理的影响。
信号噪声是信号处理过程中的重要问题，不仅影响数据的准确性，同时还会影响系统的可靠性和稳定性。
所以信号降噪技术是非常重要的。
当前常用的噪声抑制技术有小波分析、自适应滤波、局部信号平均等技术。
其中小波分析技术具有很好的多分辨率、局部性和时间频率分析能力，不仅可以对一维信号进行分析处理，还可以对二维和三维图像数据进行处理，因此在信号降噪中得到广泛应用。
4、信号解调在光纤传感器信号处理中，信号解调是十分重要的环节，主要是对采集的信号进行数字化处理、解析和计算，最终得出所需的参数或结果。
基于深度学习的传感器信号处理技术研究
基于深度学习的传感器信号处理技术研究随着人们对于自身健康状况的越来越重视，开展各种运动成为许多人的日常选择之一。
而作为辅助运动的设备，传感器也逐渐得到了人们的认可。
不仅在运动中被广泛使用，传感器也在医疗、智能家居等领域得到了广泛应用。
对于传感器信号的处理技术也随之不断发展，其中深度学习技术的应用将极大地促进该领域的发展。
一、传感器信号的处理技术1. 传感器基本原理传感器是一种将物理量转化为电信号的装置。
其基本原理是使用如电阻、电容等物理介质将某一物理量转换为电信号，通过处理电信号得到物理量信息。
2. 传感器信号处理传感器接收到的信号需要通过处理才能得到有用的信息。
传感器信号处理技术包括信号采集、信号放大、滤波、数字化等方面。
3. 常见的传感器信号采集方式常见的传感器信号采集方式有模数转换、电桥、图像传感器等。
其中模数转换是最常见的一种方式。
二、深度学习技术在传感器信号处理中的应用1. 深度学习的基本原理深度学习技术是一种基于大量样本数据的机器学习技术。
其基本原理是通过神经网络构建模型，将输入数据通过一系列复杂的计算得到输出结果。
随着数据量的增大，深度学习技术可以不断地调整模型参数，逐步提高模型预测能力。
2. 深度学习在传感器信号处理中的应用深度学习技术在传感器信号处理中的应用主要包括特征提取、信号降噪、信号分类等方面。
2.1 特征提取深度学习技术可以通过大量的训练数据，自动提取最有用的特征集合。
这样可以提高传感器信号处理的准确性和效率。
2.2 信号降噪传感器信号常常受到噪声的干扰，降噪是传感器信号处理过程中必不可少的一环。
深度学习技术可以通过学习大量的噪声数据，自动剔除噪声，提高信号的质量。
2.3 信号分类传感器信号处理过程中往往需要对信号进行分类，以便进行后续的操作。
深度学习技术在信号分类方面的优势主要在于可以自动学习最佳分类方式，提高传感器信号处理的准确性和效率。
三、深度学习技术在传感器信号处理中的局限性1. 数据量要求高深度学习技术需要大量的样本数据进行训练，如果训练样本数据不足，将导致深度学习模型的预测能力不足。
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传感器技术及其信号处理方法第一章传感器概述1.1 传感器技术基础传感器(sensor)是一种把物理量转换成电信号的器件。
可以说，传感器代表了物理世界与电气设备（如计算机）世界接口的一部分。
这种接口的另一部分由把电信号转换成物理量的执行器（actuator)表示。
为什么我们这么关心这个接口？近年来，电子行业拥有了巨大的信息处理能力。
其中最明显的例子是个人计算机。
此外，价格低廉的微处理器的使用对汽车、微波炉、玩具等嵌入式计算产品的设计产生了重大影响。
最近几年，使用微处理器进行功能控制的产品越来越多。
在汽车行业，为满足污染限制要求必须利用微处理器的这种信息处理能力。
而在其他行业，这种能力又带来了降低产品成本、提高产品性能的优势。
所有这些微处理器都需要输人电压以接收指令和数据、因此，随着廉价微处理器的出现，传感器在各种产品中的应用也越来越多。
此外，由于传感器输出的是电信号，因而传感器也就能够按电子没备的描述方式来插述。
同电子产品数据手册一样，很多传感器数据手册也都遵照某种格式撰写。
然而，目前存在很多种格式，而且传感器规格说明的国际标准还没有制订，这样，传感器系统设计师就会遇到对同一传感器性能参数存在不同的解释，这常常令人混淆。
这种混淆并非由于这些术语的含义无法理解，而是在于传感器界不同的人群习惯于使用不同的术语，认识到这一点至关重要。
1.1.1 传感器数据手册为了解决上述术语使用的差异向题，有必要首先命绍数据手册的功用，数据手册主要是一份营销文件，用来突出某一传感器的优点，強调其潜在的应用，但是有可能忽视该传感器的不足。
很多情况下，传感器是设计用来满足特定用户的特定性能要求的，而数锯手册就集中了该用户最感兴趣的性能参数。
这种情况下，传感器制造商和客户就有可能越来越习惯于使用某种约定的传感器性能参数定义，而这种定义却未必通用，这样，这种传感器未来的新用户必须认清这种情形以便恰当地理解这些参数。
人们常常遇到不同的定义。
此外，大多数传感器数据手册都缺少对特定应用有用的信息。
1.1.2 传感器性能特征定义下面是一些较重要的传感器性能特征。
1.传递函数传递函数表示物理输入信号与电瑜出信号之间的函数关系。
通常，这种关系以输入输出信号关系图来表示，具体的关系构成了对传感器性能特点的完整描述。
对需逐个较准、价格昂贵的传感器，可以采用厂方出具的校准曲线形式。
2.灵敏度灵敏度按照输入物理信号与输出电信号之间的关系定义。
通常，它就是电信号微小变化量与物理信号微小变化量之比。
这样，灵敏度可以用传递函数关于物理信号的导数表示。
灵敏度单位通常为伏特/开尔文、毫伏/千帕等。
对于温度计而言，如果较小的温度变化能够带来较大的电压输出，则称其灵敏度髙。
3. 量程或动态测量范围量程(动态测量范围)是指能够被传感器转换成电信号的输入物理信号范围。
该范围外的信号可能会带来难以接受的、很大的不精确性。
当超出传感器供应商允许的传感器动态测量范围时，则需要参考传感器数据手册中的专门说明，单位通常为开尔文、帕斯卡和牛顿等。
4. 精度或不确定度不确定度一般定义为实际信号与理想输出信号之间的最大期望误差。
单位通常为开尔文。
有时，不确定度以满量程输出（Full Scale Output, FSO )的分数或者读数的分数表示。
例如、温度计的输出应确保精确到满量程输出的5%之内。
计量学家一般把精度看作定性的术语，而把不确定度看作定量的术语。
举例来说，若两个传感器的不确定度分别为1 %和3% ,那么前者可能具有更髙的精度。
5. 迟滞某些传感器在输入激励周期性变化时，不同周期中相同的激励对应的输出值并不相同。
迟滞定义为被测量的期望误差的宽度范围。
单位通常为开尔文或满量程输出的百分比。
6. 非线性度非线性度（又常称线性度）指在某一特定的动态范围内，传感器实际传递函数相对于某一线性传递函数的最大偏离程度。
对该偏离误差的几种衡量方法中，最常见的是把实际传递函数与这样一条“最佳直线”比较，该直线位于能够包围传感器量程内传递函数的两条平行线的中间。
这种比较方法能使大部分传感器的性能达到最优，因而较为流行。
另外也可能采用其他参考直线，因此用户在使用相同的参考直线时需仔细比较。
7. 噪声任何传感器除产生输出信号外，还会产生输出噪声。
某些情况下，传感器噪声小于电子装置中传感器后接电子元器件的噪声，或小于物理信号的波动，这时的传感器噪声可以忽略。
而在多数其他情况下，传感器噪声限制了基于传感器的系统的性能。
噪声一般分布在频谱中。
很多常见的噪声源产生的噪声为白噪声，也就是说其在所有频率上的噪声谱密度都相同。
例如，电阻中的Johnson噪声就是这种白噪声。
白噪声功率谱密度的单位可用“电压单位”表示。
测量数据中加入的这种白噪声的幅度与测量带宽的平方根成正比。
由于带宽和测量时间存在反向关系，因此可以说噪声随测量时间平方根的增加而减小。
8.分辨率传感器的分辨率定义为传感器可检测到的最小的信号波动。
由于信号波动是瞬时现象，故波动的时间范围与最小可检测幅度应该存在某种关系。
因此，这种分辨率定义无疑包含了被测量特性的信息。
很多传感器都受白噪声限制。
这些情况下，分辨率的单位可以用“物理信号的”表示。
对于特定的被测量，实际分辨率可单位由这个量与测量带宽的平方根之积获得。
传感器数据手册中一般会给出分辨率，单位为“物理信号的单位”，或给出针对特定测量的最小可检测信号，如果还给出了噪声分布的形状，就有可能把这些结果推广到任何测量中。
9 .带宽任何传感器对物理信号瞬时变化的响应均为有限长时间响应。
另外，很多传感器都存在衰减时间，即物理信号阶跃变化后传感器的输出衰减到初始值的时间。
这两个时间的倒数分别对应于上截止频率和下截止频率。
二者之间的颊率范围即为传感器带宽。
1.2 传感器的分类和要求用于不同科技领域或行业的传感器种类繁多：一种被测量，可以用不同的传感器来测量;而同一原理的传感器，通常又可分别测量多种被测量。
因此，分类的方法可五花八门。
了解传感器的分类，旨在从总体上加深理解，便于应用。
表1.2.1列出了目前一些流行的分类方法。
除表列分类法外，还有按与某种高技术、新技术相结合而得名的，如集成传感器、智能传感器、机器人传感器、仿生传感器等等，不胜枚举。
无论何种传感器，作为测量与控制系统的首要环节，通常都必须满足快速、准确、可靠而又经济地实现信息转换的基本要求，即：(1) 足够的容量----传感器的工作范围或量程足够大;具有一定过载能力。
(2) 灵敏度高，精度适当---即要求其输出信号与被测输入信号成确定关系(通常为线性），且比值要大;传感器的静态响应与动态响应的准确度能满足要求。
(3) 响应速度快，工作稳定、可靠性好。
(4) 适用性和适成性强一一体积小，重量轻，动作能量小，对被测对象的状态影响小；内部噪声小而又不易受外界干扰的影响;其输出力求采用通用或标准形式，以便与系统对接。
(5) 使用经济成本低，寿命长，且便于使用、维修和校准。
当然，能完全满足上述性能要求的传感器是很少有的。
我们应根据应用的目的、使用环境、被测对象状况、精度要求和信息处理等具体条件作全面综合考虑。
表1.2.1 传感器的分类1.3 传感器的地位和作用从科学技术发展的角度看，人类社会已经或正在经历着手工化→机械化→自动化→信息化→……的发展历程。
当今的社会信息化靠的是现代信息技术一一传感器技术、通信技术和计算机技术三大支柱的支撑，由此可见:传感器技术在国家工业化和社会信息化的进程中有着突出的地位和作用。
众所周知，科技进步是社会发展的强大推动力。
科技进步的重要作用在于不断用机器来代替和扩展人的体力劳动和脑力劳动，以大大提高社会生产力。
为此目的，人们在不懈地探索着机器与人之间的功能模拟一人工智能，并不断地创造出拟人的装置----自动化机械，乃至智能机器人。
由图1.3.1所示的人与机器的功能对应关系可见，作为模拟人体感官的“电五官”(传感器），是系统对外界猎取信息的“窗口”。
如果对象亦视为系统，从广义上讲传感器是系统之间实现信息交流的“接口”，它为系统提供着赖以进行处理和决策所必需的对象信息，它是高度自动化系统乃至现代尖端技术必不可少的关键组成部分。
略举数例：仪器仪表是科学研究和工业技术的“耳目”。
在基础学科和尖端技术的研究中，大到上千光年的茫茫宇宙，小到10- 13cm的粒子世界;长到数十亿年的天体演化，短到1O-24S 的瞬间反应;高达5X104〜5X108℃的超高温，或3X108 Pa 的超高压，低到10-6 K的超低温，或10-13 Pa的超真空;强到25 T以上的超强磁场，弱到IO-13 T的超弱磁场……，要测量如此极端巨微的信息，单靠人的感官或一般电子设备远已无能为力，必须借助于配备有相应传感器的高精度测试仪器或大型测试系统才能奏效。
因此，某些传感器的发展，是一些边缘科学研究和高新技术开发的先驱。
在工业与国防领域，传感器更有它用武之地。
在以高技术对抗和信息战为主要特征的现代战争中，在高度自动化的工厂、设备、装置或系统中，可以说是传感器的大集合地。
例如:工厂自动化中的柔性制造系统(FMS)，或计算机集成制造系统(CIMS)，几十万千瓦的大型发电机组，连续生产的轧钢生产线，无人驾驶的自动化汽车，大型基础设施工程(如大桥、隧道、水库、大坝等），多功能武备攻击指挥系统，直到航天飞机、宇宙飞船或星际、海洋探测器等等，均需要配置大量的、数以千计的传感器，用以检测各种各样的工况参数或对象信息，以达到识别目标和运行监控的目的。
当传感器技术在工业自动化、军事国防和以宇宙开发、海洋开发为代表的尖端科学与工程等重要领域广泛应用的同时，它正以自己的巨大潜力，向着与人们生活密切相关的方面渗透;生物工程、医疗卫生、环境保护、安全防范、家用电器、网络家居等方面的传感器已层出不穷，并在日新月异地发展。
据新近国外有一家技术市场调查公司预测:未来五年，用嵌入大量微传感器的电脑芯片做成的服装、饰物将风行世界市场。
可见，从茫茫太空，到浩瀚海洋;从各种复杂的工程系统，到日常生活的衣食住行，几乎每一项现代化内容，都离不开各种各样的传感器。
有专家感言:“没有传感器……，支撑现代文明的科学技术就不可能发展。
”日本业界更声称:“支配了传感器技术就能够支配新时代!”为此，日本把传感器技木列为国家重点发展的十大技术之首。
美国早在20世纪80年代就宣称:世界已进人传感器时代！在涉及国家经济繁荣和国家安全至关重要的22项重大技术中，传感器技术就有6项;而涉及保护美国武器系统质量优势至关重要的关键技术中，有8 项为无源传感器。
可以毫不夸张地说，21世纪的社会，必将是传感器的世界！图1.3.1人与机器的功能对应关系1.4 传感器的发展历程1.4.1 我国传感器技术的现状近30年来，经过科技攻关，敏感元件与传感器的制造技术有了长足的进步，在设计、关键工艺、可靠性、产品开发等方面均有不同程度的突破与创新。