14、智能传感器系统：原理、应用与未来展望

智能传感器系统：原理、应用与未来展望

1. 智能传感器系统概述

智能传感器系统的“智能”定义颇具争议，不过将其与昆虫的预编程和传感器反应行为作比较，能为我们理解其特性提供思路。昆虫虽缺乏人类的智力，但具备出色的传感器能力和极高的能源效率。智能传感器系统具有以下基本特征：
1. 环境适应性 ：能优化传感器检测性能、功耗和通信活动。
2. 数据处理 ：记录原始数据并提取信息，衡量数据与模式的契合度。
3. 自我意识 ：通过内置校准、内部过程控制检查和重启，以及对自身过程“正常”或“异常”操作的衡量，具备一定的自我意识。
4. 可重新编程 ：可通过通信端口重新编程，允许外部访问原始数据、程序变量和各级处理数据。
5. 模式识别与预测 ：不仅能识别模式，还能预测模式的未来演变，并提供有意义的置信度指标。

智能传感器提供的是信息而非简单的原始数据。信息被定义为对实验结果不确定性的定量衡量。当传感器仅提供原始波形时，难以评估其是否正常运行；而若能提供数据与特定模式的契合度，以及模式随时间的变化情况，就能更准确地提取信息并预测未来模式变化。

2. 自动目标识别算法

2.1 统计模式识别

统计模式识别是较为直接的自动目标识别概念。它通过将测试模式与已知模式类别的统计特征（如均值和协方差）进行比较来识别模式。例如，“热天”和“冷天”可分别用平均温度和标准差来定义。给定一天的温度，统计模式识别算法就能客观地判断人们会