传感器技术基础：传感器研发需要的常见核心算法（总结干货）

原创于 2025-08-21 07:15:00 发布 · 160 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#传感器技术 #数据处理算法 #滤波算法 #融合算法

传感器技术专栏收录该内容

18 篇文章

订阅专栏

一、降噪与滤波算法（数据预处理核心）

二、校准与误差补偿算法（提升精度核心）

三、多传感器融合算法（提升可靠性与信息维度）

四、特征提取与模式识别算法（从数据到信息的转化）

五、特定应用算法（针对场景定制）

总结

在传感器研发中，算法是处理原始数据、提升精度、实现功能的核心支撑。不同环节（如数据预处理、误差修正、多传感器协同、特征分析等）需用到不同算法，以下是几类常见且关键的算法：

一、降噪与滤波算法（数据预处理核心）

传感器采集的原始数据常受环境干扰（如电磁噪声、机械振动、温度漂移），需通过滤波算法去除噪声，保留有效信号。

均值滤波（Moving Average Filter）
- 原理：对连续 N 个采样点取平均值作为当前输出，平滑高频噪声。
- 适用场景：噪声为随机高频干扰（如温度传感器、压力传感器的小幅波动），但会导致信号滞后，N 越大平滑效果越好，响应越慢。
中值滤波（Median Filter）
- 原理：对连续 N 个采样点排序后取中值作为输出，能有效抑制脉冲噪声（如 “椒盐噪声”）。
- 适用场景：传感器突发干扰（如振动传感器受冲击、图像传感器的坏点），对边缘信号保留较好（优于均值滤波）。
卡尔曼滤波（Kalman Filter）
- 原理：基于 “预测 - 更新” 迭代，通过建立系统状态方程和观测方程，用最小均方误差估计最优状态，兼顾噪声统计特性。
- 适用场景：线性系统的动态噪声处理（如 GPS 定位、速度传感器），可实时滤波，适合动态数据（如运动物体的位置 / 速度监测）。
扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）
- 原理：EKF 通过泰勒展开将非线性系统近似为线性系统，再用卡尔曼滤波；UKF 通过 “sigma 点” 采样近似非线性分布，精度更高。
- 适用场景：非线性系统（如加速度计、陀螺仪的姿态解算，超声波传感器的距离测量）。
小波变换滤波（Wavelet Transform Filter）
- 原理：将信号分解为不同尺度的小波系数，通过阈值处理去除噪声对应的系数，再重构信号，兼顾时频域分析。
- 适用场景：非平稳信号（如声传感器的突发声音、振动传感器的冲击信号），能保留信号突变特征（优于傅里叶变换）。

二、校准与误差补偿算法（提升精度核心）

传感器存在固有误差（如零点偏移、灵敏度偏差、非线性误差）或环境干扰误差（如温度影响），需通过算法修正。

最小二乘法（Least Squares Method）
- 原理：通过最小化误差平方和，拟合最优线性模型（如 “输入 - 输出” 关系），修正线性误差。
- 适用场景：线性校准（如压力传感器的 “压力 - 电压” 曲线拟合、称重传感器的零点与灵敏度校准）。
多项式拟合（Polynomial Fitting）
- 原理：用高次多项式（如二次、三次）拟合非线性 “输入 - 输出” 关系，修正非线性误差。
- 适用场景：传感器非线性较强时（如红外温度传感器在宽温区的误差补偿、湿度传感器的非线性修正）。
分段线性插值（Piecewise Linear Interpolation）
- 原理：将传感器量程划分为多个区间，每个区间用线性模型拟合，平衡精度与计算量。
- 适用场景：大范围、非线性显著的传感器（如液位传感器在非规则容器中的校准、气体传感器的浓度 - 信号曲线修正）。
温度补偿算法（Temperature Compensation）
- 原理：通过建立 “温度 - 误差” 模型（如线性回归、神经网络），实时修正温度引起的漂移（如电阻式传感器的温度系数影响）。
- 适用场景：对温度敏感的传感器（如应变片、热电偶、MEMS 压力传感器）。

三、多传感器融合算法（提升可靠性与信息维度）

单一传感器存在局限性（如 GPS 在室内失效、IMU 随时间漂移），多传感器融合可互补优势，提升数据鲁棒性。

加权平均法（Weighted Average）
- 原理：根据各传感器的精度（如方差）分配权重，加权求和得到融合结果（精度高的传感器权重更大）。
- 适用场景：简单场景的冗余传感器融合（如多个温度传感器监测同一区域的平均温度）。
贝叶斯估计（Bayesian Estimation）
- 原理：基于先验概率和观测概率，通过贝叶斯公式计算后验概率，融合多源信息的不确定性。
- 适用场景：传感器数据存在概率性误差时（如红外与视觉传感器的目标位置融合）。
D-S 证据理论（Dempster-Shafer Evidence Theory）
- 原理：通过 “基本概率分配” 表示各传感器对事件的支持度，再用合成规则融合证据，处理不确定信息（如未知概率的情况）。
- 适用场景：传感器信息模糊或冲突时（如多模态气体传感器识别混合气体成分）。
粒子滤波（Particle Filter）
- 原理：用大量随机样本（粒子）近似系统状态的后验概率分布，通过重采样保留有效粒子，适合非线性、非高斯系统。
- 适用场景：复杂动态系统融合（如无人机的 GPS+IMU + 视觉传感器的位姿估计）。

四、特征提取与模式识别算法（从数据到信息的转化）

传感器数据需提取有效特征才能实现功能（如目标识别、状态监测），这类算法是 “数据 - 决策” 的桥梁。

傅里叶变换（Fourier Transform）
- 原理：将时域信号转换为频域，提取频率特征（如峰值频率、频谱分布）。
- 适用场景：周期性信号分析（如振动传感器检测设备故障的共振频率、声传感器识别特定频率的声音）。
主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）
- 原理：通过线性变换将高维数据映射到低维空间，保留方差最大的主成分，实现降维并提取关键特征。
- 适用场景：多参数传感器的特征压缩（如气味传感器阵列的气体成分识别、多轴加速度计的运动模式分析）。
支持向量机（SVM，Support Vector Machine）
- 原理：通过核函数将低维非线性数据映射到高维空间，找到最优分类超平面，实现模式分类。
- 适用场景：传感器数据的分类任务（如压力传感器识别不同触摸手势、红外传感器区分人体与物体）。
神经网络（Neural Network）
- 原理：模拟人脑神经元连接，通过多层非线性变换学习数据特征，适合复杂模式识别。
- 适用场景：高精度、复杂场景（如视觉传感器的图像识别、多传感器融合的设备健康状态预测）。

五、特定应用算法（针对场景定制）

部分传感器有专属功能需求，需定制算法：

姿态解算算法（如四元数法）
- 应用：IMU（惯性测量单元，含加速度计 + 陀螺仪）的姿态角（欧拉角）计算。
- 优势：用四元数表示旋转可避免欧拉角的 “万向锁” 问题，结合互补滤波（融合加速度计的静态姿态与陀螺仪的动态角速度）可提升精度。
阈值与边缘检测算法
- 应用：接近传感器（如红外对管）判断物体是否进入范围、图像传感器的边缘识别（如激光轮廓传感器）。
- 原理：设定阈值（如信号强度超过某值判定为 “有物体”），或通过梯度变化检测信号边缘（如超声波传感器的回波起点）。