智能傳感器 分類：人工智能常用的傳感器及工作原理
日萌社
人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)（不定時(shí)更新）
1.1 人工智能概述
1 人工智能應(yīng)用場(chǎng)景
2 人工智能小案例
案例一：
參考鏈接：
案例二：
參考鏈接：
案例三：
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3 人工智能發(fā)展必備三要素：
數(shù)據(jù)算法計(jì)算力
CPU,GPU,TPU
計(jì)算力之CPU、GPU對(duì)比：
CPU主要適合IO密集型的任務(wù)
GPU主要適合計(jì)算密集型任務(wù)
提問(wèn)：什么類型的程序適合在GPU上運(yùn)行？
（1）計(jì)算密集型的程序。
所謂計(jì)算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分運(yùn)行時(shí)間花在了寄存器運(yùn)算上，寄存器的速度和處理器的速度相當(dāng)，從寄存器讀寫(xiě)數(shù)據(jù)幾乎沒(méi)有延時(shí)。可以做一下對(duì)比，讀內(nèi)存的延遲大概是幾百個(gè)時(shí)鐘周期；讀硬盤(pán)的速度就不說(shuō)了，即便是SSD, 也實(shí)在是太慢了。
（2）易于并行的程序。
GPU其實(shí)是一種SIMD(Single Instruction Multiple Data)架構(gòu)， 他有成百上千個(gè)核，每一個(gè)核在同一時(shí)間最好能做同樣的事情。
CPU和GPU的區(qū)別：
Google TPU 介紹：
4 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)實(shí)現(xiàn)途徑深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)方法發(fā)展而來(lái)
4 小結(jié)
人工智能應(yīng)用場(chǎng)景【了解】
網(wǎng)絡(luò)安全、電子商務(wù)、計(jì)算模擬、社交網(wǎng)絡(luò) … ...人工智能必備三要素【知道】
數(shù)據(jù)、算法、計(jì)算力人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的關(guān)系【知道】
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)實(shí)現(xiàn)途徑深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)方法發(fā)展而來(lái)
1.2 人工智能發(fā)展歷程
1 人工智能的起源
1.1 圖靈測(cè)試
測(cè)試者與被測(cè)試者（一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器）隔開(kāi)的情況下，通過(guò)一些裝置（如鍵盤(pán)）向被測(cè)試者隨意提問(wèn)。
多次測(cè)試（一般為5min之內(nèi)），如果有超過(guò)30%的測(cè)試者不能確定被測(cè)試者是人還是機(jī)器，那么這臺(tái)機(jī)器就通過(guò)了測(cè)試，并被認(rèn)為具有人類智能。
1.2 達(dá)特茅斯會(huì)議
1956年8月，在美國(guó)漢諾斯小鎮(zhèn)寧?kù)o的達(dá)特茅斯學(xué)院中，
? 約翰·麥卡錫（John McCarthy）
? 馬文·閔斯基（Marvin Minsky，人工智能與認(rèn)知學(xué)專家）
? 克勞德·香農(nóng)（Claude Shannon，信息論的創(chuàng)始人）
? 艾倫·紐厄爾（Allen Newell，計(jì)算機(jī)科學(xué)家）
? 赫伯特·西蒙（Herbert Simon，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主）等科學(xué)家正聚在一起，討論著一個(gè)完全不食人間煙火的主題：
用機(jī)器來(lái)模仿人類學(xué)習(xí)以及其他方面的智能。
會(huì)議足足開(kāi)了兩個(gè)月的時(shí)間，雖然大家沒(méi)有達(dá)成普遍的共識(shí)，但是卻為會(huì)議討論的內(nèi)容起了一個(gè)名字：
人工智能
因此，1956年也就成為了人工智能元年。
2 發(fā)展歷程
人工智能充滿未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以來(lái)60余年的發(fā)展歷程，學(xué)術(shù)界可謂仁者見(jiàn)仁、智者見(jiàn)智。我們將人工智能的發(fā)展歷程劃分為以下6個(gè)階段：
第一是起步發(fā)展期：1956年—20世紀(jì)60年代初。
人工智能概念提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序等，掀起人工智能發(fā)展的第一個(gè)高潮。
第二是反思發(fā)展期：20世紀(jì)60年代—70年代初。
人工智能發(fā)展初期的突破性進(jìn)展大大提升了人們對(duì)人工智能的期望，人們開(kāi)始嘗試更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，并提出了一些不切實(shí)際的研發(fā)目標(biāo)。然而，接二連三的失敗和預(yù)期目標(biāo)的落空（例如，無(wú)法用機(jī)器證明兩個(gè)連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)、機(jī)器翻譯鬧出笑話等），使人工智能的發(fā)展走入低谷。
第三是應(yīng)用發(fā)展期：20世紀(jì)70年代初—80年代中。
20世紀(jì)70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)模擬人類專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)解決特定領(lǐng)域的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運(yùn)用專門(mén)知識(shí)的重大突破。專家系統(tǒng)在醫(yī)療、化學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域取得成功，推動(dòng)人工智能走入應(yīng)用發(fā)展的新高潮。
第四是低迷發(fā)展期：20世紀(jì)80年代中—90年代中。
隨著人工智能的應(yīng)用規(guī)模不斷擴(kuò)大，專家系統(tǒng)存在的應(yīng)用領(lǐng)域狹窄、缺乏常識(shí)性知識(shí)、知識(shí)獲取困難、推理方法單一、缺乏分布式功能、難以與現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)兼容等問(wèn)題逐漸暴露出來(lái)。
第五是穩(wěn)步發(fā)展期：20世紀(jì)90年代中—2010年。
由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，加速了人工智能的創(chuàng)新研究，促使人工智能技術(shù)進(jìn)一步走向?qū)嵱没?997年國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司（簡(jiǎn)稱IBM）深藍(lán)超級(jí)計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是這一時(shí)期的標(biāo)志性事件。
第六是蓬勃發(fā)展期：2011年至今。
隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計(jì)算平臺(tái)推動(dòng)以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學(xué)與應(yīng)用之間的“技術(shù)鴻溝”，諸如圖像分類、語(yǔ)音識(shí)別、知識(shí)問(wèn)答、人機(jī)對(duì)弈、無(wú)人駕駛等人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了從“不能用、不好用”到“可以用”的技術(shù)突破，迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)的新高潮。
3 小結(jié)
人工智能的起源【了解】
圖靈測(cè)試達(dá)特茅斯會(huì)議人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了六個(gè)階段【了解】
起步發(fā)展期反思發(fā)展期應(yīng)用發(fā)展期低迷發(fā)展期穩(wěn)步發(fā)展期蓬勃發(fā)展期
1.3 人工智能主要分支
1 主要分支介紹
通訊、感知與行動(dòng)是現(xiàn)代人工智能的三個(gè)關(guān)鍵能力，在這里我們將根據(jù)這些能力/應(yīng)用對(duì)這三個(gè)技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行介紹：
計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)、自然語(yǔ)言處理(NLP)
在 NLP 領(lǐng)域中，將覆蓋文本挖掘/分類、機(jī)器翻譯和語(yǔ)音識(shí)別。機(jī)器人
1.1 分支一：計(jì)算機(jī)視覺(jué)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)是指機(jī)器感知環(huán)境的能力。這一技術(shù)類別中的經(jīng)典任務(wù)有圖像形成、圖像處理、圖像提取和圖像的三維推理。物體檢測(cè)和人臉識(shí)別是其比較成功的研究領(lǐng)域。
當(dāng)前階段：
計(jì)算機(jī)視覺(jué)現(xiàn)已有很多應(yīng)用，這表明了這類技術(shù)的成就，也讓我們將其歸入到應(yīng)用階段。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，機(jī)器甚至能在特定的案例中實(shí)現(xiàn)超越人類的表現(xiàn)。但是，這項(xiàng)技術(shù)離社會(huì)影響階段還有一定距離，那要等到機(jī)器能在所有場(chǎng)景中都達(dá)到人類的同等水平才行(感知其環(huán)境的所有相關(guān)方面)。
發(fā)展歷史：
1.2 分支二：語(yǔ)音識(shí)別
語(yǔ)音識(shí)別是指識(shí)別語(yǔ)音(說(shuō)出的語(yǔ)言)并將其轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)文本的技術(shù)。相反的任務(wù)(文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音/TTS)也是這一領(lǐng)域內(nèi)一個(gè)類似的研究主題。
當(dāng)前階段：
語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)處于應(yīng)用階段很長(zhǎng)時(shí)間了。最近幾年，隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)展頗豐，現(xiàn)在已經(jīng)非常接近社會(huì)影響階段了。
語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域仍然面臨著聲紋識(shí)別和「雞尾酒會(huì)效應(yīng)」等一些特殊情況的難題。
現(xiàn)代語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)嚴(yán)重依賴于云，在離線時(shí)可能就無(wú)法取得理想的工作效果。
發(fā)展歷史：
百度語(yǔ)音識(shí)別：
距離小于1米，中文字準(zhǔn)率97%+支持耳語(yǔ)、長(zhǎng)語(yǔ)音、中英文混合及方言
1.3 分支三：文本挖掘/分類
這里的文本挖掘主要是指文本分類，該技術(shù)可用于理解、組織和分類結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化文本文檔。其涵蓋的主要任務(wù)有句法分析、情緒分析和垃圾信息檢測(cè)。
當(dāng)前階段：
我們將這項(xiàng)技術(shù)歸類到應(yīng)用階段，因?yàn)楝F(xiàn)在有很多應(yīng)用都已經(jīng)集成了基于文本挖掘的情緒分析或垃圾信息檢測(cè)技術(shù)。文本挖掘技術(shù)也在智能投顧的開(kāi)發(fā)中有所應(yīng)用，并且提升了用戶體驗(yàn)。
文本挖掘和分類領(lǐng)域的一個(gè)瓶頸出現(xiàn)在歧義和有偏差的數(shù)據(jù)上。
發(fā)展歷史：
1.4 分支四：機(jī)器翻譯
機(jī)器翻譯(MT)是利用機(jī)器的力量自動(dòng)將一種自然語(yǔ)言(源語(yǔ)言)的文本翻譯成另一種語(yǔ)言(目標(biāo)語(yǔ)言)。
當(dāng)前階段：
機(jī)器翻譯是一個(gè)見(jiàn)證了大量發(fā)展歷程的應(yīng)用領(lǐng)域。該領(lǐng)域最近由于神經(jīng)機(jī)器翻譯而取得了非常顯著的進(jìn)展，但仍然沒(méi)有全面達(dá)到專業(yè)譯者的水平；但是，我們相信在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的幫助下，機(jī)器翻譯很快就將進(jìn)入社會(huì)影響階段。
在某些情況下，俚語(yǔ)和行話等內(nèi)容的翻譯會(huì)比較困難(受限詞表問(wèn)題)。
專業(yè)領(lǐng)域的機(jī)器翻譯(比如醫(yī)療領(lǐng)域)表現(xiàn)通常不好。
發(fā)展歷史：
1.5 分支五：機(jī)器人
機(jī)器人學(xué)(Robotics)研究的是機(jī)器人的設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)作和應(yīng)用，以及控制它們的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、傳感反饋和信息處理。
機(jī)器人可以分成兩大類:固定機(jī)器人和移動(dòng)機(jī)器人。固定機(jī)器人通常被用于工業(yè)生產(chǎn)(比如用于裝配線)。常見(jiàn)的移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用有貨運(yùn)機(jī)器人、空中機(jī)器人和自動(dòng)載具。機(jī)器人需要不同部件和系統(tǒng)的協(xié)作才能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的作業(yè)。其中在硬件上包含傳感器、反應(yīng)器和控制器；另外還有能夠?qū)崿F(xiàn)感知能力的軟件，比如定位、地圖測(cè)繪和目標(biāo)識(shí)別。
當(dāng)前階段：
自上世紀(jì)「Robot」一詞誕生以來(lái)，人們已經(jīng)為工業(yè)制造業(yè)設(shè)計(jì)了很多機(jī)器人。工業(yè)機(jī)器人是增長(zhǎng)最快的應(yīng)用領(lǐng)域，它們?cè)?20 世紀(jì) 80 年代將這一領(lǐng)域帶入了應(yīng)用階段。在安川電機(jī)、Fanuc、ABB、庫(kù)卡等公司的努力下，我們認(rèn)為進(jìn)入 21 世紀(jì)之后，機(jī)器人領(lǐng)域就已經(jīng)進(jìn)入了社會(huì)影響階段，此時(shí)各種工業(yè)機(jī)器人已經(jīng)主宰了裝配生產(chǎn)線。此外，軟體機(jī)器人在很多領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用，比如在醫(yī)療行業(yè)協(xié)助手術(shù)或在金融行業(yè)自動(dòng)執(zhí)行承銷(xiāo)過(guò)程。
但是，法律法規(guī)和「機(jī)器人威脅論」可能會(huì)妨礙機(jī)器人領(lǐng)域的發(fā)展。還有設(shè)計(jì)和制造機(jī)器人需要相對(duì)較高的投資。
發(fā)展歷史：
總的來(lái)說(shuō)，人工智能領(lǐng)域的研究前沿正逐漸從搜索、知識(shí)和推理領(lǐng)域轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人領(lǐng)域。
大多數(shù)早期技術(shù)至少已經(jīng)處于應(yīng)用階段了，而且其中一些已經(jīng)顯現(xiàn)出了社會(huì)影響力。一些新開(kāi)發(fā)的技術(shù)可能仍處于工程甚至研究階段，但是我們可以看到不同階段之間轉(zhuǎn)移的速度變得越來(lái)越快。
2 小結(jié)
人工智能主要分支【了解】
計(jì)算機(jī)視覺(jué)語(yǔ)音識(shí)別文本挖掘/分類機(jī)器翻譯機(jī)器人
1.4 機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程
1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得模型，并利用模型對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
2 機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程
機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程總結(jié)
1.獲取數(shù)據(jù)2.數(shù)據(jù)基本處理3.特征工程4.機(jī)器學(xué)習(xí)(模型訓(xùn)練)5.模型評(píng)估
結(jié)果達(dá)到要求，上線服務(wù)沒(méi)有達(dá)到要求，重新上面步驟
2.1 獲取到的數(shù)據(jù)集介紹
數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介
在數(shù)據(jù)集中一般：
一行數(shù)據(jù)我們稱為一個(gè)樣本一列數(shù)據(jù)我們成為一個(gè)特征有些數(shù)據(jù)有目標(biāo)值（標(biāo)簽值），有些數(shù)據(jù)沒(méi)有目標(biāo)值（如上表中，電影類型就是這個(gè)數(shù)據(jù)集的目標(biāo)值）
數(shù)據(jù)類型構(gòu)成：
數(shù)據(jù)類型一：特征值+目標(biāo)值（目標(biāo)值是連續(xù)的和離散的）數(shù)據(jù)類型二：只有特征值，沒(méi)有目標(biāo)值
數(shù)據(jù)分割：
機(jī)器學(xué)習(xí)一般的數(shù)據(jù)集會(huì)劃分為兩個(gè)部分：
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：用于訓(xùn)練，構(gòu)建模型測(cè)試數(shù)據(jù)：在模型檢驗(yàn)時(shí)使用，用于評(píng)估模型是否有效劃分比例：
訓(xùn)練集：70% 80% 75%測(cè)試集：30% 20% 25%
2.2 數(shù)據(jù)基本處理
? 即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值、去除異常值等處理
2.3 特征工程
2.3.1什么是特征工程
特征工程是使用專業(yè)背景知識(shí)和技巧處理數(shù)據(jù)，使得特征能在機(jī)器學(xué)習(xí)算法上發(fā)揮更好的作用的過(guò)程。
意義：會(huì)直接影響機(jī)器學(xué)習(xí)的效果
2.3.2 為什么需要特征工程(Feature Engineering)
機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大神Andrew Ng(吳恩達(dá))老師說(shuō)“Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. “Applied machine learning” is basically feature engineering. ”
注：業(yè)界廣泛流傳：數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，而模型和算法只是逼近這個(gè)上限而已。
2.3.3 特征工程包含內(nèi)容
特征提取特征預(yù)處理特征降維
2.3.4 各概念具體解釋
特征提取
將任意數(shù)據(jù)（如文本或圖像）轉(zhuǎn)換為可用于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)字特征
2.4 機(jī)器學(xué)習(xí)
選擇合適的算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練（具體內(nèi)容見(jiàn)1.5）
2.5 模型評(píng)估
對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估（具體內(nèi)容見(jiàn)1.6）
3 小結(jié)
機(jī)器學(xué)習(xí)定義【掌握】
機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得模型，并利用模型對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程總結(jié)【掌握】
1.獲取數(shù)據(jù)2.數(shù)據(jù)基本處理3.特征工程4.機(jī)器學(xué)習(xí)(模型訓(xùn)練)5.模型評(píng)估
結(jié)果達(dá)到要求，上線服務(wù)沒(méi)有達(dá)到要求，重新上面步驟獲取到的數(shù)據(jù)集介紹【掌握】
數(shù)據(jù)集中一行數(shù)據(jù)一般稱為一個(gè)樣本，一列數(shù)據(jù)一般稱為一個(gè)特征。數(shù)據(jù)集的構(gòu)成：
由特征值+目標(biāo)值（部分?jǐn)?shù)據(jù)集沒(méi)有）構(gòu)成為了模型的訓(xùn)練和測(cè)試，把數(shù)據(jù)集分為：
訓(xùn)練數(shù)據(jù)（70%-80%）和測(cè)試數(shù)據(jù)（20%-30%）特征工程包含內(nèi)容【了解】
特征提取特征預(yù)處理特征降維
完整機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的流程（拓展閱讀）
1?抽象成數(shù)學(xué)問(wèn)題
明確問(wèn)題是進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的第一步。機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程通常都是一件非常耗時(shí)的事情，胡亂嘗試時(shí)間成本是非常高的。
這里的抽象成數(shù)學(xué)問(wèn)題，指的明確我們可以獲得什么樣的數(shù)據(jù)，抽象出的問(wèn)題，是一個(gè)分類還是回歸或者是聚類的問(wèn)題。
2?獲取數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)決定了機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果的上限，而算法只是盡可能逼近這個(gè)上限。
數(shù)據(jù)要有代表性，否則必然會(huì)過(guò)擬合。
而且對(duì)于分類問(wèn)題，數(shù)據(jù)偏斜不能過(guò)于嚴(yán)重，不同類別的數(shù)據(jù)數(shù)量不要有數(shù)量級(jí)的差距。
而且還要對(duì)數(shù)據(jù)的量級(jí)有一個(gè)評(píng)估，多少個(gè)樣本，多少個(gè)特征，可以估算出其對(duì)內(nèi)存的消耗程度，判斷訓(xùn)練過(guò)程中內(nèi)存是否能夠放得下。如果放不下就得考慮改進(jìn)算法或者使用一些降維的技巧了。如果數(shù)據(jù)量實(shí)在太大，那就要考慮分布式了。
3?特征預(yù)處理與特征選擇
良好的數(shù)據(jù)要能夠提取出良好的特征才能真正發(fā)揮作用。
特征預(yù)處理、數(shù)據(jù)清洗是很關(guān)鍵的步驟，往往能夠使得算法的效果和性能得到顯著提高。歸一化、離散化、因子化、缺失值處理、去除共線性等，數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中很多時(shí)間就花在它們上面。這些工作簡(jiǎn)單可復(fù)制，收益穩(wěn)定可預(yù)期，是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)必備步驟。
篩選出顯著特征、摒棄非顯著特征，需要機(jī)器學(xué)習(xí)工程師反復(fù)理解業(yè)務(wù)。這對(duì)很多結(jié)果有決定性的影響。特征選擇好了，非常簡(jiǎn)單的算法也能得出良好、穩(wěn)定的結(jié)果。這需要運(yùn)用特征有效性分析的相關(guān)技術(shù)，如相關(guān)系數(shù)、卡方檢驗(yàn)、平均互信息、條件熵、后驗(yàn)概率、邏輯回歸權(quán)重等方法。
4?訓(xùn)練模型與調(diào)優(yōu)
直到這一步才用到我們上面說(shuō)的算法進(jìn)行訓(xùn)練。現(xiàn)在很多算法都能夠封裝成黑盒供人使用。但是真正考驗(yàn)水平的是調(diào)整這些算法的（超）參數(shù)，使得結(jié)果變得更加優(yōu)良。這需要我們對(duì)算法的原理有深入的理解。理解越深入，就越能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的癥結(jié)，提出良好的調(diào)優(yōu)方案。
5?模型診斷
如何確定模型調(diào)優(yōu)的方向與思路呢？這就需要對(duì)模型進(jìn)行診斷的技術(shù)。
過(guò)擬合、欠擬合 判斷是模型診斷中至關(guān)重要的一步。常見(jiàn)的方法如交叉驗(yàn)證，繪制學(xué)習(xí)曲線等。過(guò)擬合的基本調(diào)優(yōu)思路是增加數(shù)據(jù)量，降低模型復(fù)雜度。欠擬合的基本調(diào)優(yōu)思路是提高特征數(shù)量和質(zhì)量，增加模型復(fù)雜度。
誤差分析 也是機(jī)器學(xué)習(xí)至關(guān)重要的步驟。通過(guò)觀察誤差樣本全面分析產(chǎn)生誤差的原因:是參數(shù)的問(wèn)題還是算法選擇的問(wèn)題，是特征的問(wèn)題還是數(shù)據(jù)本身的問(wèn)題……
診斷后的模型需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)，調(diào)優(yōu)后的新模型需要重新進(jìn)行診斷，這是一個(gè)反復(fù)迭代不斷逼近的過(guò)程，需要不斷地嘗試， 進(jìn)而達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。
6?模型融合
一般來(lái)說(shuō)，模型融合后都能使得效果有一定提升。而且效果很好。
工程上，主要提升算法準(zhǔn)確度的方法是分別在模型的前端（特征清洗和預(yù)處理，不同的采樣模式）與后端（模型融合）上下功夫。因?yàn)樗麄儽容^標(biāo)準(zhǔn)可復(fù)制，效果比較穩(wěn)定。而直接調(diào)參的工作不會(huì)很多，畢竟大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練起來(lái)太慢了，而且效果難以保證。
7?上線運(yùn)行
這一部分內(nèi)容主要跟工程實(shí)現(xiàn)的相關(guān)性比較大。工程上是結(jié)果導(dǎo)向，模型在線上運(yùn)行的效果直接決定模型的成敗。 不單純包括其準(zhǔn)確程度、誤差等情況，還包括其運(yùn)行的速度(時(shí)間復(fù)雜度)、資源消耗程度（空間復(fù)雜度）、穩(wěn)定性是否可接受。
這些工作流程主要是工程實(shí)踐上總結(jié)出的一些經(jīng)驗(yàn)。并不是每個(gè)項(xiàng)目都包含完整的一個(gè)流程。這里的部分只是一個(gè)指導(dǎo)性的說(shuō)明，只有大家自己多實(shí)踐，多積累項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，才會(huì)有自己更深刻的認(rèn)識(shí)。
1.5 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類
根據(jù)數(shù)據(jù)集組成不同，可以把機(jī)器學(xué)習(xí)算法分為：
監(jiān)督學(xué)習(xí)
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
半監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)
1 監(jiān)督學(xué)習(xí)
定義：
輸入數(shù)據(jù)是由輸入特征值和目標(biāo)值所組成。
函數(shù)的輸出可以是一個(gè)連續(xù)的值(稱為回歸），或是輸出是有限個(gè)離散值（稱作分類）。
1.1 回歸問(wèn)題
例如：預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，根據(jù)樣本集擬合出一條連續(xù)曲線。
1.2 分類問(wèn)題
例如：根據(jù)腫瘤特征判斷良性還是惡性，得到的是結(jié)果是“良性”或者“惡性”，是離散的。
2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
定義：
輸入數(shù)據(jù)是由輸入特征值組成，沒(méi)有目標(biāo)值
輸入數(shù)據(jù)沒(méi)有被標(biāo)記，也沒(méi)有確定的結(jié)果。樣本數(shù)據(jù)類別未知；需要根據(jù)樣本間的相似性對(duì)樣本集進(jìn)行類別劃分。
舉例：
3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
定義：
訓(xùn)練集同時(shí)包含有標(biāo)記樣本數(shù)據(jù)和未標(biāo)記樣本數(shù)據(jù)。
舉例：
監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式：
4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
定義：
實(shí)質(zhì)是make decisions 問(wèn)題，即自動(dòng)進(jìn)行決策，并且可以做連續(xù)決策。
舉例：
小孩想要走路，但在這之前，他需要先站起來(lái)，站起來(lái)之后還要保持平衡，接下來(lái)還要先邁出一條腿，是左腿還是右腿，邁出一步后還要邁出下一步。
小孩就是?agent，他試圖通過(guò)采取行動(dòng)（即行走）來(lái)操縱環(huán)境（行走的表面），并且從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)變到另一個(gè)狀態(tài)（即他走的每一步），當(dāng)他完成任務(wù)的子任務(wù)（即走了幾步）時(shí)，孩子得到獎(jiǎng)勵(lì)（給巧克力吃），并且當(dāng)他不能走路時(shí)，就不會(huì)給巧克力。
主要包含五個(gè)元素：agent, action, reward, environment, observation；
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)就是獲得最多的累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)。
監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的對(duì)比
拓展閱讀：Alphago進(jìn)化史 漫畫(huà)告訴你Zero為什么這么牛：
獨(dú)立同分布IID(independent and identically distributed)
1.獨(dú)立同分布(i.i.d.)
在概率統(tǒng)計(jì)理論中，如果變量序列或者其他隨機(jī)變量有相同的概率分布，并且互相獨(dú)立，那么這些隨機(jī)變量是獨(dú)立同分布。
在西瓜書(shū)中解釋是：輸入空間中的所有樣本服從一個(gè)隱含未知的分布，訓(xùn)練數(shù)據(jù)所有樣本都是獨(dú)立地從這個(gè)分布上采樣而得。
2.簡(jiǎn)單解釋 — 獨(dú)立、同分布、獨(dú)立同分布
（1）獨(dú)立：每次抽樣之間沒(méi)有關(guān)系，不會(huì)相互影響
舉例：給一個(gè)骰子，每次拋骰子拋到幾就是幾，這是獨(dú)立；如果我要拋骰子兩次之和大于8，那么第一次和第二次拋就不獨(dú)立，因?yàn)榈诙螔伒慕Y(jié)果和第一次相關(guān)。
（2）同分布：每次抽樣，樣本服從同一個(gè)分布
舉例：給一個(gè)骰子，每次拋骰子得到任意點(diǎn)數(shù)的概率都是六分之一，這個(gè)就是同分布
（3）獨(dú)立同分布：i.i.d.，每次抽樣之間獨(dú)立而且同分布
3.機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要假設(shè)
IID獨(dú)立同分布即假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)是滿足相同分布的，它是通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得的模型能夠在測(cè)試集獲得好的效果的一個(gè)基本保障。
4.目前發(fā)展
機(jī)器學(xué)習(xí)并不總要求獨(dú)立同分布，在不少問(wèn)題中要求樣本數(shù)據(jù)采樣自同一個(gè)分布是因?yàn)橄Ｍ糜?xùn)練數(shù)據(jù)集得到的模型可以合理的用于測(cè)試數(shù)據(jù)集，使用獨(dú)立同分布假設(shè)能夠解釋得通。
目前一些機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容已經(jīng)不再囿于獨(dú)立同分布假設(shè)下，一些問(wèn)題會(huì)假設(shè)樣本沒(méi)有同分布。
1.6 模型評(píng)估
模型評(píng)估是模型開(kāi)發(fā)過(guò)程不可或缺的一部分。它有助于發(fā)現(xiàn)表達(dá)數(shù)據(jù)的最佳模型和所選模型將來(lái)工作的性能如何。
按照數(shù)據(jù)集的目標(biāo)值不同，可以把模型評(píng)估分為分類模型評(píng)估和回歸模型評(píng)估。
1 分類模型評(píng)估
準(zhǔn)確率
預(yù)測(cè)正確的數(shù)占樣本總數(shù)的比例。
其他評(píng)價(jià)指標(biāo)：精確率、召回率、F1-score、AUC指標(biāo)等
2 回歸模型評(píng)估
均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）
RMSE是一個(gè)衡量回歸模型誤差率的常用公式。 不過(guò)，它僅能比較誤差是相同單位的模型。
舉例：
那么使用均方根誤差求解得：
其他評(píng)價(jià)指標(biāo)：相對(duì)平方誤差（Relative Squared Error，RSE）、平均絕對(duì)誤差（Mean Absolute Error，MAE)、相對(duì)絕對(duì)誤差（Relative Absolute Error，RAE)
3 擬合
模型評(píng)估用于評(píng)價(jià)訓(xùn)練好的的模型的表現(xiàn)效果，其表現(xiàn)效果大致可以分為兩類：過(guò)擬合、欠擬合。
在訓(xùn)練過(guò)程中，你可能會(huì)遇到如下問(wèn)題：
訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練的很好啊，誤差也不大，為什么在測(cè)試集上面有問(wèn)題呢？
當(dāng)算法在某個(gè)數(shù)據(jù)集當(dāng)中出現(xiàn)這種情況，可能就出現(xiàn)了擬合問(wèn)題。
3.1 欠擬合
因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)到的天鵝特征太少了，導(dǎo)致區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)太粗糙，不能準(zhǔn)確識(shí)別出天鵝。
欠擬合（under-fitting）：模型學(xué)習(xí)的太過(guò)粗糙，連訓(xùn)練集中的樣本數(shù)據(jù)特征關(guān)系都沒(méi)有學(xué)出來(lái)。
3.2 過(guò)擬合
機(jī)器已經(jīng)基本能區(qū)別天鵝和其他動(dòng)物了。然后，很不巧已有的天鵝圖片全是白天鵝的，于是機(jī)器經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)后，會(huì)認(rèn)為天鵝的羽毛都是白的，以后看到羽毛是黑的天鵝就會(huì)認(rèn)為那不是天鵝。
過(guò)擬合（over-fitting）：所建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型或者是深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練樣本中表現(xiàn)得過(guò)于優(yōu)越，導(dǎo)致在測(cè)試數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)不佳。
上問(wèn)題解答：
訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練的很好啊，誤差也不大，為什么在測(cè)試集上面有問(wèn)題呢？
4 小結(jié)
分類模型評(píng)估【了解】
準(zhǔn)確率回歸模型評(píng)估【了解】
RMSE -- 均方根誤差擬合【知道】
舉例 -- 判斷是否是人欠擬合
學(xué)習(xí)到的東西太少模型學(xué)習(xí)的太過(guò)粗糙過(guò)擬合
學(xué)習(xí)到的東西太多學(xué)習(xí)到的特征多，不好泛化
1.8 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
1 深度學(xué)習(xí) —— 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）（也稱為深度結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)【Deep Structured Learning】、層次學(xué)習(xí)【Hierarchical Learning】或者是深度機(jī)器學(xué)習(xí)【Deep Machine Learning】）是一類算法集合，是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。
深度學(xué)習(xí)方法近年來(lái)，在會(huì)話識(shí)別、圖像識(shí)別和對(duì)象偵測(cè)等領(lǐng)域表現(xiàn)出了驚人的準(zhǔn)確性。
但是，“深度學(xué)習(xí)”這個(gè)詞語(yǔ)很古老，它在1986年由Dechter在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域提出，然后在2000年有Aizenberg等人引入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。而現(xiàn)在，由于Alex Krizhevsky在2012年使用卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)贏得了ImageNet比賽之后受到大家的矚目。
卷積網(wǎng)絡(luò)之父：Yann LeCun
深度學(xué)習(xí)演示
鏈接:
2 深度學(xué)習(xí)各層負(fù)責(zé)內(nèi)容
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層負(fù)責(zé)內(nèi)容：
1層：負(fù)責(zé)識(shí)別顏色及簡(jiǎn)單紋理
2層：一些神經(jīng)元可以識(shí)別更加細(xì)化的紋理，布紋，刻紋，葉紋等
3層：一些神經(jīng)元負(fù)責(zé)感受黑夜里的黃色燭光，高光，螢火，雞蛋黃色等。
4層：一些神經(jīng)元識(shí)別萌狗的臉，寵物形貌，圓柱體事物，七星瓢蟲(chóng)等的存在。
5層：一些神經(jīng)元負(fù)責(zé)識(shí)別花，黑眼圈動(dòng)物，鳥(niǎo)，鍵盤(pán)，原型屋頂?shù)取?/p>
4 小結(jié)
深度學(xué)習(xí)的發(fā)展源頭--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【了解】多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在最初幾層是識(shí)別簡(jiǎn)單內(nèi)容，后面幾層是識(shí)別一些復(fù)雜內(nèi)容。【了解】
智能傳感器 分類：智能傳感器
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智能傳感器
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本詞條由“科普中國(guó)”科學(xué)百科詞條編寫(xiě)與應(yīng)用工作項(xiàng)目
審核
。
智能傳感器（intelligent sensor）是具有信息處理功能的傳感器。智能傳感器帶有微處理機(jī)，具有采集、處理、交換信息的能力，是傳感器集成化與微處理機(jī)相結(jié)合的產(chǎn)物。與一般傳感器相比，智能傳感器具有以下三個(gè)優(yōu)點(diǎn)：通過(guò)軟件技術(shù)可實(shí)現(xiàn)高精度的信息采集，而且成本低；具有一定的編程自動(dòng)化能力；功能多樣化。一個(gè)良好的‘智能傳感器’是由微處理器驅(qū)動(dòng)的傳感器與儀表套裝，并且具有通信與板載診斷等功能。智能傳感器能將檢測(cè)到的各種物理量?jī)?chǔ)存起來(lái)，并按照指令處理這些數(shù)據(jù)，從而創(chuàng)造出新數(shù)據(jù)。智能傳感器之間能進(jìn)行信息交流，并能自我決定應(yīng)該傳送的數(shù)據(jù)，舍棄異常數(shù)據(jù)，完成分析和統(tǒng)計(jì)計(jì)算等。
[1]
中文名
智能傳感器
外文名
intelligent sensor
定 義
具有信息處理功能的傳感器
特 點(diǎn)
高精度的信息采集，成本低
目錄
1
簡(jiǎn)介
2
通信
3
診斷程序
4
定義
5
功能
6
特點(diǎn)
7
發(fā)展進(jìn)步
?
應(yīng)用與方向
?
應(yīng)用產(chǎn)業(yè)
8
注意事項(xiàng)
9
推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)
智能傳感器簡(jiǎn)介
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語(yǔ)音
自動(dòng)化領(lǐng)域所取得的一項(xiàng)最大進(jìn)展就是智能傳感器的發(fā)展與廣泛使用。但究竟什么是“智能”傳感器？下面，來(lái)自6個(gè)傳感器廠家的專家對(duì)這一術(shù)語(yǔ)進(jìn)行了定義。據(jù)Honeywell工業(yè)測(cè)量與控制部產(chǎn)品經(jīng)理Tom Griffiths的定義：“一個(gè)良好的‘智能傳感器’是由微處理器驅(qū)動(dòng)的傳感器與儀表套裝，并且具有通信與板載診斷等功能，為監(jiān)控系統(tǒng)和/或操作員提供相關(guān)信息，以提高工作效率及減少維護(hù)成本。”智能傳感器集成了傳感器、智能儀表全部功能及部分控制功能，具有很高的線性度和低的溫度漂移，降低了系統(tǒng)的復(fù)雜性、簡(jiǎn)化了系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。
智能傳感器通信
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語(yǔ)音
無(wú)故障通信“智能傳感器的優(yōu)勢(shì)，”GE Fanuc自動(dòng)化公司控制器產(chǎn)品經(jīng)理Bill Black說(shuō)，“是能從過(guò)程中收集大量的信息以減少宕機(jī)時(shí)間及提高質(zhì)量。”MTS傳感器公司Temposonics（磁致伸縮位移傳感器）產(chǎn)品經(jīng)理David Edeal對(duì)此補(bǔ)充說(shuō)：“分布式智能的基本前提是，在適當(dāng)位置和時(shí)間擁有有關(guān)系統(tǒng)、子系統(tǒng)或組件的狀態(tài)的全部知識(shí)，以進(jìn)行‘最優(yōu)的’過(guò)程控制決策。”Cognex公司Checker機(jī)器視覺(jué)部產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)理John Keating繼續(xù)補(bǔ)充說(shuō)，“對(duì)于一種真正的‘智能’（機(jī)器視覺(jué)）傳感器，它應(yīng)該不需要使用者懂得機(jī)器視覺(jué)。”
智能傳感器
智能傳感器必須具備通信功能。“最起碼，除了滿足最基本應(yīng)用的反饋信號(hào)，‘智能’傳感器必須能傳輸其它信息。”Edeal表示。這可以是疊加在標(biāo)準(zhǔn)4-20 mA過(guò)程輸出、總線系統(tǒng)或無(wú)線安排上的HART（可尋址遠(yuǎn)程傳感器高速通道的開(kāi)放通信協(xié)議）信號(hào)。該領(lǐng)域正在增長(zhǎng)的因素是IEEE 1451——一系列旨在為不同廠家生產(chǎn)的傳感器提供即插即用能力的智能傳感器接口標(biāo)準(zhǔn)。
智能傳感器診斷程序
編輯
語(yǔ)音
智能傳感器可對(duì)其運(yùn)行的各個(gè)方面進(jìn)行自監(jiān)控，包括“攝像頭的污濁，超容忍限或不能開(kāi)關(guān)等，”GE Fanuc自動(dòng)化公司的Black說(shuō)。Pepperl+Fuchs公司智能系統(tǒng)經(jīng)理Helge Hornis補(bǔ)充說(shuō)，“（除此之外），還有線圈監(jiān)控功能，目標(biāo)超出范圍或太近。”它也可以對(duì)工況的變化進(jìn)行補(bǔ)償。“‘智能’傳感器，”Omron電子有限公司戰(zhàn)略創(chuàng)意總監(jiān)Dan Armentrout表示，“必須首先能監(jiān)視自身及周?chē)沫h(huán)境，然后再?zèng)Q定是否對(duì)變化進(jìn)行自動(dòng)補(bǔ)償或?qū)ο嚓P(guān)人員發(fā)出警告。”很多智能傳感器都能重裝到控制現(xiàn)場(chǎng)，通過(guò)提供“可設(shè)置參數(shù)，使用戶能替換一些‘標(biāo)準(zhǔn)’傳感器，”Hornis說(shuō)道，“例如，典型的傳感器一般都設(shè)置為常開(kāi)（NO）或常關(guān)（NC），而智能傳感器則能設(shè)置為以上任何一種狀態(tài)。”智能傳感器擁有很多優(yōu)勢(shì)。隨著嵌入式計(jì)算功能的成本繼續(xù)減少，“智能”器件將被更多地應(yīng)用。獨(dú)立的內(nèi)部診斷功能可避免代價(jià)高昂的宕機(jī)，從而迅速收回投資
智能傳感器定義
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智能傳感器系統(tǒng)是一門(mén)現(xiàn)代綜合技術(shù)，是當(dāng)今世界正在迅速發(fā)展的高科技新技術(shù)，但還沒(méi)有形成規(guī)范化的定義。早期，人們簡(jiǎn)單、 機(jī)械地強(qiáng)調(diào)在工藝上將傳感器與微處理器兩者緊密結(jié)合， 認(rèn)為“傳感器的敏感元件及其信號(hào)調(diào)理電路與微處理器集成在一塊芯片上就是智能傳感器”。關(guān)于智能傳感器的中、英文稱謂，尚未有統(tǒng)一的說(shuō)法。John Brignell和Nell White認(rèn)為“Intelligent Sensor”是英國(guó)人對(duì)智能傳感器的稱謂， 而“Smart Sensor” 是美國(guó)人對(duì)智能傳感器的俗稱。 而Johan H.Huijsing在“Integrated Smart Sensor”一文中按集成化程度的不同，分別稱為“Smart Sensor”、 “Integrated Smart Sensor”。 對(duì)“Smart Sensor”的中文譯名有譯為“靈巧傳感器”的， 也有譯為“智能傳感器”的。《智能傳感器系統(tǒng)》書(shū)上的定義： “傳感器與微處理器賦予智能的結(jié)合，兼有信息檢測(cè)與信息處理功能的傳感器就是智能傳感器(系統(tǒng))”；模糊傳感器也是一種智能傳感器(系統(tǒng))，將傳感器與微處理器集成在一塊芯片上是構(gòu)成智能傳感器(系統(tǒng))的一種方式。（《智能傳感器系統(tǒng)》，劉君華，西安電子科技大學(xué)出版社）《現(xiàn)代新型傳感器原理與應(yīng)用》書(shū)上的定義：所渭智能式傳感器就是一種帶行微處理機(jī)的，兼有信息檢測(cè)、信息處理、信息記憶、邏輯思維與判斷功能的傳感器。（ 《現(xiàn)代新型傳感器原理與應(yīng)用》 ，劉迎春，葉湘濱等，國(guó)防工業(yè)出版社，2000.5）
智能傳感器功能
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語(yǔ)音
概括而言， 智能傳感器的主要功能是：(1) 具有自校零、 自標(biāo)定、 自校正功能；(2) 具有自動(dòng)補(bǔ)償功能；(3) 能夠自動(dòng)采集數(shù)據(jù)， 并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；(4) 能夠自動(dòng)進(jìn)行檢驗(yàn)、 自選量程、 自尋故障；(5) 具有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、記憶與信息處理功能；(6) 具有雙向通訊、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)字輸出或者符號(hào)輸出功能；(7) 具有判斷、決策處理功能。可實(shí)現(xiàn)的功能智能傳感器的功能是通過(guò)模擬人的感官和大腦的協(xié)調(diào)動(dòng)作，結(jié)合長(zhǎng)期以來(lái)測(cè)試技術(shù)的研究和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)而提出來(lái)的。是一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的智能單元，它的出現(xiàn)對(duì)原來(lái)硬件性能苛刻要求有所減輕，而靠軟件幫助可以使傳感器的性能大幅度提高。1、信息存儲(chǔ)和傳輸——隨著全智能集散控制系統(tǒng)(SmartDistributedSystem)的飛速發(fā)展，對(duì)智能單元要求具備通信功能，用通信網(wǎng)絡(luò)以數(shù)字形式進(jìn)行雙向通信，這也是智能傳感器關(guān)鍵標(biāo)志之一。智能傳感器通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)傳輸或接收指令來(lái)實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)功能。如增益的設(shè)置、補(bǔ)償參數(shù)的設(shè)置、內(nèi)檢參數(shù)設(shè)置、測(cè)試數(shù)據(jù)輸出等。2、自補(bǔ)償和計(jì)算功能——多年來(lái)從事傳感器研制的工程技術(shù)人員一直為傳感器的溫度漂移和輸出非線性作大量的補(bǔ)償工作，但都沒(méi)有從根本上解決問(wèn)題。而智能傳感器的自補(bǔ)償和計(jì)算功能為傳感器的溫度漂移和非線性補(bǔ)償開(kāi)辟了新的道路。這樣，放寬傳感器加工精密度要求，只要能保證傳感器的重復(fù)性好，利用微處理器對(duì)測(cè)試的信號(hào)通過(guò)軟件計(jì)算，采用多次擬合和差值計(jì)算方法對(duì)漂移和非線性進(jìn)行補(bǔ)償，從而能獲得較精確的測(cè)量結(jié)果壓力傳感器。3、自檢、自校、自診斷功能——普通傳感器需要定期檢驗(yàn)和標(biāo)定，以保證它在正常使用時(shí)足夠的準(zhǔn)確度，這些工作一般要求將傳感器從使用現(xiàn)場(chǎng)拆卸送到實(shí)驗(yàn)室或檢驗(yàn)部門(mén)進(jìn)行。對(duì)于在線測(cè)量傳感器出現(xiàn)異常則不能及時(shí)診斷。采用智能傳感器情況則大有改觀，首先自診斷功能在電源接通時(shí)進(jìn)行自檢，診斷測(cè)試以確定組件有無(wú)故障。其次根據(jù)使用時(shí)間可以在線進(jìn)行校正，微處理器利用存在EPROM內(nèi)的計(jì)量特性數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比校對(duì)。4、復(fù)合敏感功能——我們觀察周?chē)淖匀滑F(xiàn)象，常見(jiàn)的信號(hào)有聲、光、電、熱、力、化學(xué)等。敏感元件測(cè)量一般通過(guò)兩種方式：直接和間接的測(cè)量。而智能傳感器具有復(fù)合功能，能夠同時(shí)測(cè)量多種物理量和化學(xué)量，給出能夠較全面反映物質(zhì)運(yùn)動(dòng)規(guī)律的信息。如美國(guó)加利弗尼亞大學(xué)研制的復(fù)合液體傳感器，可同時(shí)測(cè)量介質(zhì)的溫度、流速、壓力和密度。復(fù)合力學(xué)傳感器，可同時(shí)測(cè)量物體某一點(diǎn)的三維振動(dòng)加速度（加速度傳感器）、速度（速度傳感器）、位移（位移傳感器），等等。
[2]
5、智能傳感器的集成化----由于大規(guī)模集成電路的發(fā)展使得傳感器與相應(yīng)的電路都集成到同一芯片上，而這種具有某些智能功能的傳感器叫作集成智能傳感器集成智能傳感器的功能有三個(gè)方面的優(yōu)點(diǎn)：較高信噪比：傳感器的弱信號(hào)先經(jīng)集成電路信號(hào)放大后再遠(yuǎn)距離傳送，就可大大改進(jìn)信噪比。改善性能：由于傳感器與電路集成于同一芯片上，對(duì)于傳感器的零漂、溫漂和零位可以通過(guò)自校單元定期自動(dòng)校準(zhǔn)，又可以采用適當(dāng)?shù)姆答伔绞礁纳苽鞲衅鞯念l響。信號(hào)規(guī)一化：傳感器的模擬信號(hào)通過(guò)程控放大器進(jìn)行規(guī)一化，又通過(guò)模數(shù)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，微處理器按數(shù)字傳輸?shù)膸追N形式進(jìn)行數(shù)字規(guī)一化，如串行、并行、頻率、相位和脈沖等。
智能傳感器特點(diǎn)
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智能式傳感器是一個(gè)以微處理器為內(nèi)核擴(kuò)展了外圍部件的計(jì)算機(jī)檢測(cè)系統(tǒng)。相比一般傳感器，智能式傳感器有如下顯著特點(diǎn)：1.提高了傳感器的精度智能式傳感器具有信息處理功能，通過(guò)軟件不僅可修正各種確定性系統(tǒng)誤差(如傳感器輸入輸出的非線性誤差、服度誤差、零點(diǎn)誤差、正反行程誤并等)而且還可適當(dāng)?shù)匮a(bǔ)償隨機(jī)誤差、降低噪聲，大大提高了傳感器精度。2.提高了傳感器的可靠性集成傳感器系統(tǒng)小型化，消除了傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)的某些不可靠因素，改善整個(gè)系統(tǒng)的抗干擾件能;同時(shí)它還有診斷、校準(zhǔn)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能(對(duì)于智能結(jié)構(gòu)系統(tǒng)還有自適應(yīng)功能)，具有良好的穩(wěn)定性。3.提高了傳感器的性能價(jià)格比在相同精度的需求下，多功能智能式傳感器與單一功能的普通傳感器相比，性能價(jià)格比明顯提高，尤其是在采用較便宜的單片機(jī)后更為明顯。4.促成了傳感器多功能化智能式傳感器可以實(shí)現(xiàn)多傳感器多參數(shù)綜合測(cè)量，通過(guò)編程擴(kuò)大測(cè)量與使用范圍;有一定的自適應(yīng)能力，根據(jù)檢測(cè)對(duì)象或條件的改變，相應(yīng)地改變量程反輸出數(shù)據(jù)的形式;具有數(shù)字通信接口功能，直接送入遠(yuǎn)地計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理;具有多種數(shù)據(jù)輸出形式(如Rs232串行輸批，PIO并行輸出，IEE-488總線輸出以及經(jīng)D/A轉(zhuǎn)換后的模擬量輸出等)，適配各種應(yīng)用系統(tǒng)。
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智能傳感器發(fā)展進(jìn)步
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電子自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展與進(jìn)步促使傳感器技術(shù)、特別是集成智能傳感器技術(shù)日趨活躍發(fā)展，隨著半導(dǎo)體技術(shù)的迅猛發(fā)展，國(guó)外一些著名的公司和高等院校正在大力開(kāi)展有關(guān)集成智能傳感器的研制，國(guó)內(nèi)一些著名的高校和研究所以及公司也積極跟進(jìn)，集成智能傳感器技術(shù)取得了令人矚目的發(fā)展。國(guó)產(chǎn)智能傳感器逐漸在智能傳感器領(lǐng)域邁開(kāi)步伐，運(yùn)用軍工產(chǎn)品的生產(chǎn)線和工藝，精度高，穩(wěn)定性好，成本低，采用高性能微控制器（MCU），同時(shí)具備數(shù)字和模擬兩種輸出方式，同時(shí)針對(duì)用戶的特定需求（如組網(wǎng)式測(cè)量，自定義通訊協(xié)議），均可在原產(chǎn)品基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，周期極短，為用戶節(jié)省時(shí)間，提高效率。已廣泛應(yīng)用于航空、航天、石油、化工、礦山、機(jī)械、大壩、地質(zhì)、水文等行業(yè)中測(cè)量各種氣體和流體的壓力、壓差、流量和流體的高度和重量。
智能傳感器應(yīng)用與方向
智能傳感器已廣泛應(yīng)用于航天、航空、國(guó)防、科技和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等各個(gè)領(lǐng)域中。例如，它在機(jī)器人領(lǐng)域中有著廣闊應(yīng)用前景，智能傳感器使機(jī)器人具有類人的五官和大腦功能，可感知各種現(xiàn)象，完成各種動(dòng)作。在工業(yè)生產(chǎn)中，利用傳統(tǒng)的傳感器無(wú)法對(duì)某些產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)（例如，黏度、硬度、表面光潔度、成分、顏色及味道等）進(jìn)行快速直接測(cè)量并在線控制。而利用智能傳感器可直接測(cè)量與產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)有函數(shù)關(guān)系的生產(chǎn)過(guò)程中的某些量（如溫度、壓力、流量等），利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)＜蚁到y(tǒng)技術(shù)建立的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算，可推斷出產(chǎn)品的質(zhì)量。
智能傳感器
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，糖尿病患者需要隨時(shí)掌握血糖水平，以便調(diào)整飲食和注射胰島素，防止其它并發(fā)癥。通常測(cè)血糖時(shí)必須刺破手指采血，再將血樣放到葡萄糖試紙上，最后把試紙放到電子血糖計(jì)上進(jìn)行測(cè)量。這是一種既麻煩又痛苦的方法。而“葡萄糖手表”,其外觀像普通手表一樣，戴上它就能實(shí)現(xiàn)無(wú)疼、無(wú)血、連續(xù)的血糖測(cè)試。“葡萄糖手表”上有一塊涂著試劑的墊子，當(dāng)墊子與皮膚接觸時(shí)，葡萄糖分子就被吸附到墊子上，并與試劑發(fā)生電化學(xué)反應(yīng)，產(chǎn)生電流。傳感器測(cè)量該電流，經(jīng)處理器計(jì)算出與該電流對(duì)應(yīng)的血糖濃度，并以數(shù)字量顯示。
智能傳感器應(yīng)用產(chǎn)業(yè)
1、應(yīng)用于電池拓展閱讀基于智能傳感器的彈藥庫(kù)溫/濕度監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)
智能傳感器注意事項(xiàng)
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好的傳感器的設(shè)計(jì)是經(jīng)驗(yàn)加技術(shù)的結(jié)晶。一般理解傳感器是將一種物理量經(jīng)過(guò)電路轉(zhuǎn)換成一種能以另外一種直觀的可表達(dá)的物理量的描述。比如轉(zhuǎn)換成僅依賴于此測(cè)物理量的較高的電壓電流等信號(hào)，再顯示出來(lái)。因此需要注意幾點(diǎn)：1、一般所測(cè)得的物理量是非常小的，通常還帶有作為傳感器物理轉(zhuǎn)換元件固有的轉(zhuǎn)換噪聲。比如傳感器在1被放大倍率下的信號(hào)強(qiáng)度為0.1~1uV，此時(shí)的背景噪聲信號(hào)也有這么大的水平，甚至于將其湮滅。如何將有用信號(hào)盡量取出并且壓低噪聲是傳感器設(shè)計(jì)的首要解決的問(wèn)題。2、傳感器電路一定要簡(jiǎn)單精煉。設(shè)想具有3級(jí)放大電路的，帶有2級(jí)有源濾波器的放大回路，放大了信號(hào)的同時(shí)也將噪聲放大了，如果噪聲不是明顯偏離有用信號(hào)頻譜，則無(wú)論怎樣濾波兩者同時(shí)放大，結(jié)果信噪比沒(méi)有提高。因此傳感器電路一定要精煉簡(jiǎn)約。能省1只電阻或電容就一定要將它去掉。這一點(diǎn)是許多設(shè)計(jì)傳感器的工程師們?nèi)菀缀雎缘膯?wèn)題。已知的情況是，傳感器電路隨著噪聲的問(wèn)題困擾，電路越修改越復(fù)雜，成為怪圈。
[4]
3、功耗問(wèn)題。傳感器通常在后續(xù)電路的前端，有可能需要較長(zhǎng)的引線連接。當(dāng)傳感器功耗較大時(shí)引線的連接將會(huì)所有的無(wú)謂噪聲以及電源噪聲引入使得后續(xù)電路愈發(fā)難以設(shè)計(jì)。在夠用的情況小如何降低功耗也是一個(gè)不小的考驗(yàn)。4、元器件的選用和電源回路。元器件的選用一定要夠用為好，只要器件指標(biāo)在需要的范圍之內(nèi)就可以了，余下的就是電路設(shè)計(jì)問(wèn)題。電源是傳感器電路設(shè)計(jì)過(guò)程一定要遇到的難題，不要追求無(wú)法達(dá)到的電源指標(biāo)，而選擇一款帶有較好的共模抑制比的運(yùn)放，采用差分放大電路設(shè)計(jì)可能最普通的開(kāi)關(guān)電源以及器件就能滿足你的要求。電源的退偶一定要可靠設(shè)計(jì)，并且遵循器件手冊(cè)的要求，寧多勿少。
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智能傳感器推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)
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語(yǔ)音
智能傳感器作為廣泛地系統(tǒng)前端感知器件，既可以助推傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)，例如，傳統(tǒng)工業(yè)的升級(jí)、傳統(tǒng)家電的智能化升級(jí)；又可以對(duì)創(chuàng)新應(yīng)用進(jìn)行推動(dòng)，比如機(jī)器人、VR/AR（虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）、無(wú)人機(jī)、智慧家庭、智慧醫(yī)療和養(yǎng)老等領(lǐng)域。在工業(yè)領(lǐng)域，傳統(tǒng)企業(yè)面臨人力成本提高、市場(chǎng)需求下降等問(wèn)題，傳統(tǒng)企業(yè)開(kāi)始從勞動(dòng)密集型轉(zhuǎn)向自動(dòng)化、智能化。在整個(gè)轉(zhuǎn)型中，智能傳感器發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，推動(dòng)傳統(tǒng)工業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。2015年我國(guó)傳感器市場(chǎng)規(guī)模達(dá)1100億元，預(yù)計(jì)到2020年將達(dá)到2115億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到14%。但是由于國(guó)內(nèi)傳感器企業(yè)技術(shù)水平、生產(chǎn)工藝、規(guī)模和盈利能力等方面的差距導(dǎo)致國(guó)內(nèi)傳感器市場(chǎng)高度依賴進(jìn)口。特別是高端傳感器方面，由于種類多、跨學(xué)科研發(fā)技術(shù)水平高、開(kāi)發(fā)成本大，企業(yè)不愿承擔(dān)開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，造成我國(guó)高端傳感器基本依靠進(jìn)口。2015 年，我國(guó)中高端傳感器進(jìn)口比例達(dá)到80%。智能傳感技術(shù)是智能制造和物聯(lián)網(wǎng)的先行技術(shù)，作為前端感知工具，具有非常重要的意義。
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關(guān)注于科技產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈信息的關(guān)鍵平臺(tái)
3D智能傳感器助倉(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)化一臂之力
作者：DIGITIMES謝明珊包裝和物流牽涉到復(fù)雜的供應(yīng)鏈，供應(yīng)鏈每個(gè)階段都要做好包裝管理、質(zhì)量檢查和材料處理優(yōu)化，但現(xiàn)在仍有很多廠商停留在人工階段，但隨著零售產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)往電商，制造商不得不把倉(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)化，智能3D傳感器將助一臂之力。Gocator 2490超廣角3D鐳射光輪廓傳...
2020-04-010
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百家榜創(chuàng)作者,ITheat熱點(diǎn)科技官方帳號(hào),優(yōu)質(zhì)數(shù)碼領(lǐng)域創(chuàng)作者
汽車(chē)將開(kāi)始應(yīng)用LPDDR5內(nèi)存 加快車(chē)載智能傳感器響應(yīng)速率
根據(jù)美光官方的消息，現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始提供業(yè)內(nèi)首個(gè)車(chē)用低功耗DDR5 DRAM（LPDDR5）內(nèi)存產(chǎn)品的樣品。該解決方案是Micron內(nèi)存與存儲(chǔ)新產(chǎn)品組合中的一部分，基于國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）標(biāo)準(zhǔn)打造，專門(mén)針對(duì)汽車(chē)功能安全應(yīng)用設(shè)計(jì)。由于這套內(nèi)存具備高性能、低功耗和低延...
2021-02-260
奧迪威傳感器
傳感科技創(chuàng)造智慧生活
簡(jiǎn)述智能傳感器技術(shù)原理
智能傳感器（intelligentsensor）是具有信息處理功能的傳感器。智能傳感器帶有微處理機(jī)，具有采集、處理、交換信息的能力，是傳感器集成化與微處理機(jī)相結(jié)合的產(chǎn)物。與一般傳感器相比，智能傳感器具有以下三個(gè)優(yōu)點(diǎn)：通過(guò)軟件技術(shù)可實(shí)現(xiàn)高精度的信息采集，而且成本低；具有一定的...
2021-07-210
倫茨科技
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2020-12-010
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智能傳感器有什么不一樣
隨著測(cè)控系統(tǒng)自動(dòng)化、智能化的發(fā)展，傳統(tǒng)的傳感器已經(jīng)不能滿足一定的數(shù)據(jù)處理能力以及自檢、自校、自補(bǔ)償?shù)墓δ埽悄軅鞲衅骱投喙δ軅鞲衅鞯难邪l(fā)和應(yīng)用已經(jīng)走向市場(chǎng)。智能傳感器的結(jié)構(gòu)及特點(diǎn)傳感器像人的五官一樣，是獲取信息的重要工具。它在工業(yè)生產(chǎn)、國(guó)防建設(shè)和科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域發(fā)揮著巨大的作用...
2019-04-190
參考資料
1.
張福學(xué)．傳感器電子學(xué)及其應(yīng)用：國(guó)防工業(yè)出版社，1990年
2.
智能傳感器系統(tǒng)
．超星發(fā)現(xiàn)．2010[引用日期2017-11-27]
3.
走向智能傳感器時(shí)代
．超星發(fā)現(xiàn)．2015[引用日期2017-11-27]
4.
智能傳感器
．電子發(fā)燒友網(wǎng)[引用日期2017-11-27]
5.
智能傳感器技術(shù)綜述
．超星發(fā)現(xiàn)．2014[引用日期2017-11-27]
智能傳感器 分類：智能傳感器的分類及通信接口
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97次閱讀綠米發(fā)布Aqara高精度人體傳感器 支持Appl...11月11日，小米生態(tài)鏈企業(yè)綠米聯(lián)創(chuàng)發(fā)布Aqara高精度人體傳感器，售價(jià)299元。 高精度人體傳感器....發(fā)表于 2020-11-11 13:08?
161次閱讀石頭掃地機(jī)器人T7 Pro具備視覺(jué)避障功能系統(tǒng)掃地機(jī)器人的避障方案當(dāng)屬老生常談的話題了。發(fā)表于 2020-11-11 11:36?
91次閱讀利揚(yáng)芯片公司已累計(jì)研發(fā)33大類芯片測(cè)試解決方案11月11日，利揚(yáng)芯片正式在上海證券交易所科創(chuàng)板掛牌上市，公司證券代碼為，發(fā)行價(jià)格15.....發(fā)表于 2020-11-11 11:24?
406次閱讀微振動(dòng)傳感器用于電腦鼠標(biāo)移動(dòng)喚醒工作原理介紹鼠標(biāo)作為電腦的必備設(shè)備之一，在日常工作和娛樂(lè)中極為重要。現(xiàn)在很多人都比較喜歡無(wú)線鼠標(biāo)，辦公室環(huán)境的一....發(fā)表于 2020-11-11 11:21?
127次閱讀歌爾微電子欲分拆上市?11月10日晚間，歌爾股份發(fā)布公告稱，公司董事會(huì)同意公司控股子公司歌爾微電子有限公司（以下簡(jiǎn)稱“歌爾....發(fā)表于 2020-11-11 11:16?
357次閱讀英飛凌布第四財(cái)季財(cái)報(bào),受疫情影響該公司凈利潤(rùn)下降11月9日，德國(guó)芯片制造商英飛凌（Infineon Technologies AG）發(fā)布第四財(cái)季財(cái)報(bào)....發(fā)表于 2020-11-11 11:11?
361次閱讀智能傳感器關(guān)鍵技術(shù)及典型應(yīng)用場(chǎng)景工業(yè)生產(chǎn)中，傳感器的作用越來(lái)越重要，特別在萬(wàn)物互聯(lián)的趨勢(shì)下，智能傳感器得到了前所未有的重視。智能傳感....發(fā)表于 2020-11-11 10:50?
109次閱讀解析奧松電子的絕對(duì)濕度傳感器技術(shù)奧松電子的絕對(duì)濕度傳感器專利，使得熱敏電阻迅速感應(yīng)到空氣濕度的變化，進(jìn)而提高了其本身的響應(yīng)速度，大大....發(fā)表于 2020-11-11 10:48?
134次閱讀傳感器的故障分類方式及診斷方法傳感器故障主要包括：完全失效故障、固定偏差故障、漂移偏差故障和精度下降四類。發(fā)表于 2020-11-11 10:44?
55次閱讀安科瑞電量傳感器系列技術(shù)參數(shù)安科瑞電氣股份有限公司 安科瑞電氣股份有限公司是一家集研發(fā)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售和服務(wù)于一體的高新技術(shù)企業(yè)，致....發(fā)表于 2020-11-11 10:40?
52次閱讀明治傳感器的電子半導(dǎo)體行業(yè)應(yīng)用明治傳感器 明治傳感器源自志奮領(lǐng)科技，成立于2010年，是一家全球領(lǐng)先的精密和智能傳感器解決方案及產(chǎn)....發(fā)表于 2020-11-11 10:23?
98次閱讀微邁森慣性傳感器特點(diǎn)微邁森慣性技術(shù)開(kāi)發(fā)（北京）有限公司 微邁森慣性技術(shù)開(kāi)發(fā)（北京）有限公司是專業(yè)的慣性傳感器系統(tǒng)與創(chuàng)新的....發(fā)表于 2020-11-11 10:18?
59次閱讀SK海力士正在擴(kuò)大在中國(guó)的晶圓代工業(yè)務(wù)SK海力士的代工子公司SK hynix System IC已將其位于韓國(guó)忠清北道清州工廠的所有半導(dǎo)體....發(fā)表于 2020-11-11 10:16?
119次閱讀無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)解決方案及MEMS傳感器芯片提...北京必創(chuàng)科技股份有限公司 北京必創(chuàng)科技股份有限公司是一家無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)解決方案及MEMS傳感器芯....發(fā)表于 2020-11-11 10:10?
43次閱讀深圳市林元科技手持式氣體檢測(cè)儀技術(shù)參數(shù)深圳市林元科技有限公司 深圳市林元科技有限公司是一家專業(yè)研發(fā)生產(chǎn)：大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)儀，空氣質(zhì)量環(huán)境監(jiān)測(cè)系....發(fā)表于 2020-11-11 10:04?
48次閱讀深圳市大深科技光電傳感器技術(shù)參數(shù)深圳市大深傳感器科技有限公司 深圳市大深傳感器科技有限公司隸屬于深圳歐視達(dá)自動(dòng)化設(shè)備有限公司，是由一....發(fā)表于 2020-11-11 10:00?
103次閱讀無(wú)錫市風(fēng)標(biāo)科技各類壓力傳感器芯片詳情無(wú)錫市風(fēng)標(biāo)科技有限公司 無(wú)錫市風(fēng)標(biāo)科技有限公司是一家專業(yè)從事壓力傳感器研發(fā)、生產(chǎn)及銷(xiāo)售的科技公司，專....發(fā)表于 2020-11-11 09:56?
47次閱讀新消息稱：芯片大白馬持續(xù)遭減持上市不到四年時(shí)間，當(dāng)前股價(jià)較發(fā)行價(jià)翻了逾30倍，芯片大白馬韋爾股份暴漲的同時(shí)，一眾股東也因此賺的盆滿....發(fā)表于 2020-11-11 09:56?
81次閱讀MAXEVSYS# MaximInte...Integrated?MAX評(píng)估套件 (MAXEVSYS#) 為評(píng)估MAX集成式光電容積脈搏波法 (PPG) 和心電圖 (ECG) 生物傳感器模塊提供久經(jīng)驗(yàn)證的平臺(tái)。MAX評(píng)估套件包含微控制器板和傳感器板。該微控制器板包含一個(gè)具有預(yù)裝固件、Bluetooth連接和電源管理功能的MCU。該傳感器板包括MAX生物傳感器模塊和兩個(gè)用于ECG測(cè)量的不銹鋼干電極。該評(píng)估套件由附帶的鋰聚合物電池供電，該電池使用micro-USB電纜充電。
用于MAX評(píng)估套件的Windows兼容評(píng)估軟件設(shè)有圖形用戶界面 (GUI)，用于與MAXEVSYS硬件進(jìn)行交互并顯示測(cè)量數(shù)據(jù)。有三個(gè)主要的GUI頁(yè)面：設(shè)備信息、ECG和PPG評(píng)估&...發(fā)表于 2020-11-11 09:07?
4次閱讀【每日精選資料】STM32+傳感器+嵌入式學(xué)習(xí)資料大全
簡(jiǎn)介：本節(jié)覆蓋的內(nèi)容還是挺多的，包括I2C總線協(xié)議及硬件介紹，以及它的一些操作實(shí)例；還有LCD控制器的介紹，以...發(fā)表于 2020-11-10 18:46?
171次閱讀奧地利的電子零部件在國(guó)際市場(chǎng)擁有很強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力奧地利屬于德語(yǔ)系國(guó)家，在歐洲，德語(yǔ)系國(guó)家還包括德國(guó)，瑞士，盧森堡等。一般而言，德語(yǔ)系國(guó)家擁有很多能工....發(fā)表于 2020-11-10 17:17?
168次閱讀上海發(fā)那科開(kāi)發(fā)了智能機(jī)器人自動(dòng)化物流拆垛系統(tǒng)紙箱及周轉(zhuǎn)箱的拆垛采用的是FANUC中型機(jī)器人R-1000iA/80F，緊湊的機(jī)械結(jié)構(gòu)使它更擅長(zhǎng)緊湊....發(fā)表于 2020-11-10 17:00?
120次閱讀可“真正可穿戴”的電子設(shè)備研發(fā)，新型多功能電子皮...長(zhǎng)期以來(lái)，那些輕薄而舒適可穿戴設(shè)備一直是科幻小說(shuō)的主要內(nèi)容。比如《終結(jié)者》電影系列中的阿諾·施瓦辛格....發(fā)表于 2020-11-10 16:29?
87次閱讀電子水位尺的工作原理及其安裝方式的簡(jiǎn)單介紹中國(guó)最早出現(xiàn)的水尺是在秦昭襄王時(shí)（公元前251），當(dāng)時(shí)李冰修都江堰，用3個(gè)立于水中的石人觀測(cè)水位，以....發(fā)表于 2020-11-10 16:26?
28次閱讀北京自動(dòng)駕駛道路測(cè)試的申請(qǐng)企業(yè)數(shù)位居全國(guó)前列所謂“車(chē)路協(xié)同”，即智慧的車(chē)輛在信息完全暢通互聯(lián)的路網(wǎng)之間運(yùn)行，所有路網(wǎng)給車(chē)輛進(jìn)行泛在的、全方位的信....發(fā)表于 2020-11-10 15:24?
318次閱讀空氣環(huán)境監(jiān)測(cè)終端實(shí)現(xiàn)網(wǎng)格化的管理與在線監(jiān)測(cè)近幾年，環(huán)境污染問(wèn)題一直都困擾著人們的生活，尤其是大氣污染問(wèn)題不僅嚴(yán)重威脅著人類的生命健康，而且也造....發(fā)表于 2020-11-10 14:58?
192次閱讀空氣質(zhì)量傳感器ENS145在車(chē)載空氣凈化器中的應(yīng)...隨著生活水平的不斷提高，很多人都買(mǎi)了車(chē)。但隨著近年來(lái)一些城市空氣質(zhì)量的不斷惡化，尤其是夏天，大家都喜....發(fā)表于 2020-11-10 14:49?
138次閱讀傳感器原理及其應(yīng)用傳感器是一種檢測(cè)裝置，能感受到被測(cè)量的信息，并能將感受到的信息，按一定規(guī)律變換成為電信號(hào)或其他所需形....發(fā)表于 2020-11-10 14:09?
489次閱讀中國(guó)電信數(shù)字化能力要素CTPAAS推動(dòng)數(shù)字化能力...11月8日，中國(guó)電信云網(wǎng)融合數(shù)字化能力開(kāi)放合作論壇在廣州舉行，大會(huì)發(fā)布了中國(guó)電信數(shù)字化能力要素CTP....發(fā)表于 2020-11-10 14:01?
124次閱讀索尼雄心不限于傳感器，將進(jìn)軍無(wú)人機(jī)領(lǐng)域索尼已經(jīng)是世界上最大的CMOS傳感器制造商，但它的雄心并不局限于此，現(xiàn)在它已經(jīng)啟動(dòng)了一個(gè)推進(jìn)無(wú)人機(jī)技....發(fā)表于 2020-11-10 11:59?
281次閱讀KUS集團(tuán)將將攜多款創(chuàng)新產(chǎn)品亮相上海寶馬展展會(huì)介紹 第十屆上海寶馬工程機(jī)械展（又名2020中國(guó)國(guó)際工程機(jī)械、建材機(jī)械、礦山機(jī)械、工程車(chē)輛及設(shè)備....發(fā)表于 2020-11-10 11:52?
232次閱讀超聲波傳感器 MB7389如何在腐蝕性環(huán)境中提升...化學(xué)品液位的管理對(duì)制造業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)挑戰(zhàn)，在這些工業(yè)中，存放化學(xué)品的容器可以從非常大的攪拌缸到較小的容....發(fā)表于 2020-11-10 11:52?
109次閱讀上海智駕獲2019年度汽車(chē)電子科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)新銳企業(yè)...中國(guó)汽車(chē)界與媒體界廣泛關(guān)注的年度盛事，由深圳市汽車(chē)電子行業(yè)協(xié)會(huì)主辦的汽車(chē)電子產(chǎn)業(yè)的奧斯卡獎(jiǎng) 2019....發(fā)表于 2020-11-10 11:50?
128次閱讀鈞捷智能：榮獲2019年度汽車(chē)電子科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)新銳...中國(guó)汽車(chē)界與媒體界廣泛關(guān)注的年度盛事，由深圳市汽車(chē)電子行業(yè)協(xié)會(huì)主辦的汽車(chē)電子產(chǎn)業(yè)的奧斯卡獎(jiǎng) 2019....發(fā)表于 2020-11-10 11:19?
172次閱讀云南大學(xué)團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)并研發(fā)出全球首個(gè)新冠病毒電化學(xué)傳...對(duì)88份臨床樣本的檢測(cè)結(jié)果顯示，該電化學(xué)生物傳感器的最低檢測(cè)限量為200拷貝/毫升，每個(gè)檢測(cè)只需2拷....發(fā)表于 2020-11-10 11:07?
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298次閱讀新型植入式氣體傳感器問(wèn)世，可在人體內(nèi)溶解據(jù)外媒報(bào)道，雖然大家肯定已經(jīng)聽(tīng)說(shuō)過(guò)健康監(jiān)測(cè)植入傳感器，但大多數(shù)這樣的設(shè)備一旦不再需要就必須通過(guò)手術(shù)移....發(fā)表于 2020-11-10 11:00?
36次閱讀MEMS行業(yè)面臨哪些主要挑戰(zhàn)？與大多數(shù)電子元件一樣，MEMS的成本由開(kāi)發(fā)和資本支出決定。內(nèi)容的日益復(fù)雜，尤其是在接口ASIC和軟件....發(fā)表于 2020-11-10 10:59?
178次閱讀傳感器將成為物聯(lián)網(wǎng)的基石理論上講，智能技術(shù)是按照我們的要求來(lái)做的。在一個(gè)谷歌Alexa可以根據(jù)命令調(diào)暗我們的燈光，操縱我們的....發(fā)表于 2020-11-10 10:51?
281次閱讀改善汽車(chē)安全性的主要因素之一是提高汽車(chē)中電子器件...更好的制動(dòng)和轉(zhuǎn)向子系統(tǒng)，以及防抱死制動(dòng)系統(tǒng)(ABS)或電子穩(wěn)定控制(ESC)等常見(jiàn)的創(chuàng)新，都依靠精確....發(fā)表于 2020-11-10 10:49?
165次閱讀MEMS發(fā)展迅速，Yole Developmen...MEMS 產(chǎn)業(yè)鏈一般由芯片設(shè)計(jì)企業(yè)、晶圓制造廠商、封裝測(cè)試廠商和終端應(yīng)用企業(yè)構(gòu)成，芯片設(shè)計(jì)企業(yè)專注于....發(fā)表于 2020-11-10 10:10?
122次閱讀MEMS技術(shù)的主要分類，MEMS傳感器的主要應(yīng)用...生物MEMS技術(shù)是用MEMS技術(shù)制造的化學(xué)/生物微型分析和檢測(cè)芯片或儀器，有一種在襯底上制造出的微型....發(fā)表于 2020-11-10 10:00?
128次閱讀光纖傳感器在介入式醫(yī)療器械中的應(yīng)用介入醫(yī)療器械是近十幾年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)的新興的醫(yī)療器械領(lǐng)域，采用介入醫(yī)療器械開(kāi)展的微創(chuàng)介入手術(shù)代表了醫(yī)....發(fā)表于 2020-11-10 09:45?
43次閱讀何謂“柔性MEMS”？一種顛覆式、原創(chuàng)性的壓感技...“力的交互和電的交互或者聲的交互是不一樣，它有一個(gè)作用表面，想要把表面的信息準(zhǔn)確地傳達(dá)到傳感器，傳感....發(fā)表于 2020-11-10 09:45?
141次閱讀莫之比成為 TI官方推薦第三方毫米波雷達(dá)傳感器產(chǎn)...德州儀器(Texas Instrument)日前在其官網(wǎng)發(fā)布了Industrial mmWavera....發(fā)表于 2020-11-10 09:44?
79次閱讀三個(gè)半導(dǎo)體市場(chǎng)的總銷(xiāo)售額在2020年下降4.4％...更新的預(yù)測(cè)還顯示，2021年將有7.7％的溫和反彈，這將使三個(gè)市場(chǎng)的O-S-D總銷(xiāo)售額達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的8....發(fā)表于 2020-11-10 09:38?
174次閱讀NASDAQ: MXIM宣布推出健康傳感器平臺(tái)3...與其業(yè)界領(lǐng)先的上一代產(chǎn)品相比，HSP 3.0在集成ECG方案中增加了光學(xué)SpO2測(cè)量和干電極測(cè)量能力....發(fā)表于 2020-11-10 09:33?
186次閱讀關(guān)于光纖壓力傳感器在介入式醫(yī)療器械中的應(yīng)用介入醫(yī)療器械是近十幾年來(lái)迅速發(fā)展起來(lái)的新興的醫(yī)療器械領(lǐng)域，采用介入醫(yī)療器械開(kāi)展的微創(chuàng)介入手術(shù)代表了醫(yī)....發(fā)表于 2020-11-10 09:15?
65次閱讀西人馬云平臺(tái)賦能風(fēng)電行業(yè)一部iPhone 手機(jī)大概有幾種傳感器？ 答案是24種以上，如下圖： 當(dāng)你拿起手機(jī)，圖像傳感器識(shí)別到....發(fā)表于 2020-11-09 18:22?
231次閱讀【每日精選】傳感器資料集錦+嵌入式學(xué)習(xí)+集成電路設(shè)計(jì)（海量資料分享）
簡(jiǎn)介：傳感電路資源集錦：匯集傳感器開(kāi)發(fā)的相關(guān)資料，方便用戶查找下載，為開(kāi)發(fā)者免去了大量的搜索時(shí)間。資料內(nèi)容包...發(fā)表于 2020-11-09 18:15?
282次閱讀【今日資料精選】傳感器專題+嵌入式教學(xué)+集成電路...1.Sen傳感器干貨集錦（專題）上線啦！ 簡(jiǎn)介：傳感電路資源集錦：匯集傳感器開(kāi)發(fā)的相關(guān)資料，方便用戶....發(fā)表于 2020-11-09 18:11?
223次閱讀溫度傳感器的四大分類和介紹 溫度傳感器的主要類型有熱電偶傳感器、熱敏電阻傳感器、電阻溫度檢測(cè)器(RTD)和集成電路溫度傳感器。集成電路溫度...發(fā)表于 2020-11-09 13:46?
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0次閱讀什么是光譜共焦傳感器？光譜共焦傳感器是什么發(fā)表于 2020-11-06 07:56?
0次閱讀攝像頭如何使用？本章將介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)中最核心傳感器-攝像頭的基本使用，主要講解了CSI攝像頭，USB攝像頭，網(wǎng)絡(luò)攝像頭的基本使用...發(fā)表于 2020-11-06 06:47?
0次閱讀61個(gè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器應(yīng)用領(lǐng)域一網(wǎng)打盡
在精彩紛程的物聯(lián)網(wǎng)世界，傳感器是物聯(lián)網(wǎng)解決方案發(fā)揮用武之地的基礎(chǔ)所在。傳感器將遍布于各個(gè)領(lǐng)域，隨時(shí)隨地收集...發(fā)表于 2020-11-05 09:20?
101次閱讀如何使用I2C來(lái)控制BMP180壓強(qiáng)傳感器？ 今天我們繼續(xù)使用I2C來(lái)控制BMP180壓強(qiáng)傳感器。BMP180壓強(qiáng)傳感器操作原理比較簡(jiǎn)單，開(kāi)機(jī)先通過(guò)I2C讀取出...發(fā)表于 2020-11-05 06:05?
0次閱讀比率特性解析：器件輸出與待測(cè)量和其他電壓或電流的比例本文中所說(shuō)的比率特性是指器件輸出與待測(cè)量和其他電壓或電流的比例有關(guān)。
傳感器和阻性檢測(cè)元件
許多傳感器的輸出...發(fā)表于 2020-11-04 09:26?
202次閱讀高性能的傳感器怎么選購(gòu)及注意事項(xiàng) 現(xiàn)代傳感器的原理和結(jié)構(gòu)差異很大。在測(cè)量一定數(shù)量時(shí)，首先要解決的問(wèn)題是如何根據(jù)特定的測(cè)量目的，測(cè)量對(duì)象和測(cè)量環(huán)...發(fā)表于 2020-10-30 13:52?
56次閱讀
智能傳感器 分類：智能傳感器類型功能及應(yīng)用
智能傳感器類型
所謂智能傳感器就是由傳感器和微處理器 (或微計(jì)算機(jī)) 及相關(guān)的電路組成的傳感器。傳感器將被測(cè)量轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的電信號(hào)， 然后送到信號(hào)調(diào)理電路中進(jìn)行濾波、放大、模一數(shù)轉(zhuǎn)換后， 送到微計(jì)算機(jī)中。計(jì)算機(jī)是智能傳感器的核心， 它不僅可以對(duì)傳感器測(cè)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、存儲(chǔ)、處理， 還可以通過(guò)反饋回路對(duì)傳感器進(jìn)行調(diào)節(jié)。由于計(jì)算機(jī)充分發(fā)揮了各種軟件的功能， 可以完成硬件難以完成的任務(wù)， 從而降低了傳感器的制造難度， 提高了傳感器的性能， 降低了成本。智能傳感器大體上可以分三種類型， 即具有判斷能力的傳感器； 具有學(xué)習(xí)能力的傳感器；具有創(chuàng)造能力的傳感器。
滄正稱重傳感器CAZF-W130
智能傳感器的功能
1、自校準(zhǔn)功能。操作者輸入零值或某一標(biāo)準(zhǔn)量值后, 自校準(zhǔn)軟件可以自動(dòng)地對(duì)傳感器進(jìn)行在線校準(zhǔn)。
2、自補(bǔ)償功能。可以通過(guò)軟件對(duì)傳感器的非線性、溫漂、時(shí)漂、響應(yīng)時(shí)間等進(jìn)行自動(dòng)補(bǔ)償。
3、數(shù)值處理功能。根據(jù)內(nèi)部的程序自動(dòng)處理數(shù)據(jù), 例如進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理, 剔除異常數(shù)值等。
4、自診斷功能。接通電源后, 可以對(duì)傳感器自檢各部分是否正常。在內(nèi)部出現(xiàn)操作問(wèn)題時(shí), 能夠立即通知系統(tǒng)通過(guò)輸出信號(hào)表明傳感器發(fā)生故障, 并可診斷發(fā)生故障的部件。位移傳感器
5、雙向通信功能。智能傳感器的微處理器與傳感器之間構(gòu)成閉環(huán), 微處理器不但接收、處理傳感器的數(shù)據(jù), 還可以將信息反饋至傳感器, 對(duì)測(cè)量過(guò)程進(jìn)行調(diào)節(jié)和控制, 它可以采用一種可懂且可接受的方式與系統(tǒng)接口。
6 、數(shù)字量輸出功能。智能傳感器輸出數(shù)字信號(hào), 可以很方便地與計(jì)算機(jī)或接口總線相連。此外, 新興的智能傳感器技術(shù)還包括遙控設(shè)定、可編程序以及防止非法侵襲等特征, 在性能上更加完整和先進(jìn)。
7 、信息存儲(chǔ)和記憶功能。
智能傳感器的應(yīng)用
近年來(lái)， 智能傳感器已經(jīng)廣泛應(yīng)用在航天、航空、國(guó)防、科技和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等各個(gè)領(lǐng)域中， 特別是隨著高科技的發(fā)展， 智能傳感器倍受青睬， 例如它在智能機(jī)器人的領(lǐng)域中有著廣闊的應(yīng)用前景。智能傳感器如同人的五官， 可以使機(jī)器人具有各種感知功能。已經(jīng)實(shí)用化的智能傳感器有很多種類。例如智能檢測(cè)傳感器、智能流量傳感器、智能位置傳感器、智能壓力傳感器、智能加速度傳感器等。
