50、智能传感器系统的信号处理与噪声降低技术

智能传感器系统的信号处理与噪声降低技术

智能传感器系统的发展趋势

智能传感器系统的一个显著特征是其能够基于物理模型、原始传感器数据分析以及与其他传感器信息的数据融合，实现对自身性能的自我感知。尽管这种能力听起来极具未来感，但所需的技术目前均已具备。在20世纪末，几乎没有传感器系统能实现最低程度的感知处理。然而，到21世纪末，所有传感器很可能都将具备自我感知或至少是态势感知的能力。

“感知”通常被定义为拥有视觉、听觉、嗅觉、触觉和味觉这五种感官。我们避免陷入关于“感知”一词所引发的哲学争议，即认为机器具有灵魂或能意识到自身的灵魂。一般而言，截至20世纪末，“感知”一词仅适用于动物生命（人类是最具感知能力的），而非机器。但具备视频、声学、振动和化学分析等相应传感器的机器，只要不将“智能传感器系统”与具有良知、情感的生命体相比较，就没有理由不能追求相同的“感知”定义。

我们致力于将“昆虫”的传感器智能融入实时计算机器，同时将传感器信息提取为客观形式，包括统计指标、信号特征和模式以及模式动态。而这些信息若没有计算机 - 人类接口，其用途将十分有限。因此，我们构建带有以太网端口的传感器，以实现信息访问，这一20世纪的梦想正在21世纪成为现实。

噪声降低技术的重要性

为了从原始传感器数据中提取信号特征，将这些特征与已知模式匹配，并提供模式运动的预测能力，我们必须具备坚实的传感器物理和电子噪声基础。基于此基础，传感器算法能够识别代表正常运行的信号模式以及指示传感器故障的模式。为原始传感器数据提供信号质量或传感器可靠性的统计指标，对后续的所有信息处理都极为重要。

传感器系统可分为电子接口、物理传感器和环境三个部分。每个部分都可以进行