本文摘要：在不必须倒数观测的应用于中，平均值功耗与噪声的关系显得更有意义。也许令人难以置信，但噪声和功耗的关系甚至有可能变为互补式。 这对工程师来说毫无疑问是个好消息。因为在之前的设计中，工程师有可能因难以确定该让功耗还是性能主导其设计而延后了时机。 而现在，需要等候其他人在这一权衡中作出要求，智能传感器架构师可自行对权衡范围内的涉及选项展开分析；这一作法将新的定义架构师的工作。构成智能传感器架构的5个部分，你都建吗？图1是智能传感器架构的一般例子，其中包括了最少见的功能。

在不必须倒数观测的应用于中，平均值功耗与噪声的关系显得更有意义。也许令人难以置信，但噪声和功耗的关系甚至有可能变为互补式。

这对工程师来说毫无疑问是个好消息。因为在之前的设计中，工程师有可能因难以确定该让功耗还是性能主导其设计而延后了时机。

而现在，需要等候其他人在这一权衡中作出要求，智能传感器架构师可自行对权衡范围内的涉及选项展开分析；这一作法将新的定义架构师的工作。构成智能传感器架构的5个部分，你都建吗？图1是智能传感器架构的一般例子，其中包括了最少见的功能。

核心传感器智能传感器节点中的信号链从核心传感器功能开始。最基本形式的核心传感器也称作变换器，其将物理条件或属性转换成代表性的电信号。传感器的比例因子叙述其电号召与其监控的物理属性或条件的线性关系。

滤波器滤波器的起到是减少核心传感器有可能反对，但与应用于牵涉到的频段中的噪声。在振动监控应用于中，这有可能是一个带通滤波器，它将随机振动与有可能命令机器寿命减损的特定频谱特征分离出来出去。

在弯曲传感器中，这有可能是一个非常简单的低通滤波器，例如移动平均值滤波器。这种情况下，时长是创建时间与滤波器输入瓦解噪声之间的一个最重要权衡因素。图2表明了ADXL355艾伦方差曲线的例子，它回应相对于产生测量的均值时间，测量的不确定性（噪声）。图2．艾伦方差曲线：ADXL355和ADXL362校准校准功能的起到是通过应用于校正公式来提升测量精度。

在拒绝极高的应用于中，一般来说是在严苛可控条件下展开测量，通过必要观测传感器号召来取得此类校正公式。例如在弯曲传感器应用于中，校准过程牵涉到到观测MEMS加速度计在多个有所不同方向上相对于重力的输入。

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