传感器信号处理中的两种神经算法的比较

对流行的神经网络算法和无学习率的神经网络算法做了比较.流行的人工神经网络算法在误差反演过程中需要加入学习率,依次减少误差,逐渐逼近正确的拟合多项式,计算精度很高.无学习率的神经网络算法在进行权值调整时不需要加入学习率,减少了计算量,增加运算速度,计算精度也很高.它们可以应用于传感器信号处理中,流行的神经网络算法适用于压力传感器的温度补偿,无学习率的神经网络算法可用于对范德堡函数多项式拟和.     

氧化物半导体透明导电薄膜的最佳掺杂含量理论计算

以铝掺杂氧化锌 (Al- doped Zn O,简称 AZO)和锡掺杂氧化铟 (Sn- doped In2 O3,简称 ITO)薄膜为例 ,建立了一个氧化物半导体透明导电薄膜的最佳掺杂含量的理论表达式 ,定量计算的结果 AZO陶瓷靶材中铝含量的理论最佳值为 C≈ 2 .9894% (wt) ,ITO陶瓷靶材中锡含量的理论最佳值为 C≈ 10 .3114% (wt) ,与实验数据相符合 .该理论经适当的修改和解释后也适用于某些其他电子薄膜材料的最佳掺杂含量问题     

外加电压和桥电压对压力传感器零点和灵敏度影响理论分析

分析了自平衡电桥激励的压力传感器的输出信号U 与桥电Ve 、供电电压 Vcc 及流体压力P 之间的关系,并指出,不仅桥电压而且总激励电压都对零点和灵敏度有影响．在U ~Vcc 、P 的三维空间表达了三者之间典型关系曲线．在零点电压为零的等势面（Vcco）上显示出高的压力灵敏度,而在Vo~Vcc 关系曲线的极小值所在等势面上,压力灵敏度则低得多．建议零点输出的电漂移应作为压力传感器的一个特性指标．     

压力传感器的LED排光柱显示系统

外加电压通过热灵敏度漂移补偿自平衡电桥对压力传感器进行激励,其输出信号经热零点漂移补偿自平衡电桥电路后,用仪用放大器放大到满量程达５Ｖ电压,然后输送到比较电路。放大的压力值输出信号与分压电路的１０个基准电压分别输入到差动放大器的正和负端。当前者大于后者时,差动放大器便输出正电平,ＬＥＤ导通并发光。依据发光的ＬＥＤ个数可判断被测压力的大小。     

压阻型压力传感器的零点温漂及其补偿技术

本文分析了压阻型压力传感器的零点温产生的原因,并介绍几种补偿技术。     

用于油库安全监测的气体传感器研究与设计

研究并设计了一种用于油库安全监测的气体传感器.传感器中气体敏感元件是利用直流磁控溅射法制备的Al掺杂ZnO薄膜.此薄膜对汽油等有机蒸汽有较高的敏感性和较短的响应(恢复)时间.当油气浓度较大时(大于1%),输出信号的变化仍较大.本传感器采用MAX197芯片,可以同时采集多个气敏元件的模拟信号并进行12位高精度A/D转换,利用无线收发模块F05C、J04E进行数据的无线传输.传感器拥有ACM12864液晶显示模块,方便数据显示.     

一种智能压力传感器无线数据采集系统的设计

介绍了一种智能压力传感器测量电路的设计方法,并通过软件的方法实现温度补偿,最后通过无线收发模块nRF401[1]实现数据的无线传输.该系统可以在一些特殊的场所实现信号的采集、处理和发送,解决了复杂的现场连线,并且具有成本低、可靠性好、实用性强等优点.     

直流磁控反应溅射法制备TiO2薄膜及氧敏特性分析

在本底真空2.4×10-3Pa,溅射电压420 V,溅射电流0.3 A,氧分压0.17 Pa,溅射总气压1.5 Pa条件下制得TiO2薄膜,未退火时为无定型结构,300℃退火后为锐钛矿结构,600℃退火后锐钛矿与金红石结构共存,1 000℃退火后完全转变为金红石结构.在一定工作温度下,随氧分压增加灵敏度逐渐升高;工作温度越高,灵敏度增加越缓慢;200℃下灵敏度随氧分压增加最快.在不同氧分压下分别计算得到激活能;认为Ti3 (int),Ti4 (int)和V2 O均存在且都对导电机制的形成起到作用,而Ti3 (int)作用最为显著.     

基于无线传输的多探头湿度控制仪

本文介绍了一种多探头输入利用无线数据进行传输的湿度控制仪,给出了单元电路图和程序流程图.该系统提供多个探头输入,可以采集多点的湿度值得到其平均值,进而控制加湿器的可靠起停,还利用编解码技术和无线数据传输技术,传输稳定可靠,适合于需要利用无线数据传输的区域.     

传感器非线性输入输出信号反演 处理中的"归十"算法

 介绍一种传感器中非线性输入输出信号反演的所谓"归十"算法.其要点是将最大和最小输出信号分别作为坐标轴的十和零.其它输出信号按比例位于其中.输入信号可表示成"归十"的输出信号的五阶反演多项式,即五阶交错级数.该多项式的一阶和二阶项系数的近似值可从两组样本值解其联立方程而得到.其它高阶项系数可从它们可能的最小值到最大值逐步代入多项式,多次迭代后使各计算值接近相应样本值而得到.这些高阶项系数最小值至最大值的范围可从大多数试验的各种可能数据分布情况利用规范化多项式拟合法估计得到,以使寻找最佳系数的范围缩小.最后又进行输出信号的 "去十"化处理,得到输入与此输出信号的五阶反演多项式.以酒精敏感器件的输入输出信号反演为例加以说明.输入信号是等量的酒精,输出信号是敏感元件的电阻或其上的电压降.输出信号经微处理器处理后,酒精量便以反演结果而被显示.反演的精度为酒精量的±1.5%.