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题名声表面波微力传感器信号处理电路的设计与仿真
被引量：5
- 1
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作者
李济同
李媛媛
卢文科
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
东华大学信息科学与技术学院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期1054-1060,共7页
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基金
具有非线性输入环节系统的自适应递归输出反馈控制研究项目(61703269)
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文摘
随着声表面波微力传感的应用领域不断扩展,其测量性能的要求随之提高。针对高频信号稳定性、噪声干扰抑制以及测量灵敏度方面的问题,基于反馈原理设计声表面波振荡电路;针对高频信号难以测量的问题,采用混频检测法实现高频-中频信号的转化;针对混频后高频谐波分量干扰问题,基于Ⅱ型切比雪夫滤波器设计具有平稳增益、衰减带下降快的低通滤波电路;并搭建整形电路以供处理器对敏感参数进行识别。仿真分析表明,该研究优化了声表面波微力传感器的测量性能,对其应用领域的拓展具有一定的意义。
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关键词
声表面波微力传感器
测量性能
反馈原理
混频检测
切比雪夫滤波器
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Keywords
SAW micro-force sensor
measurement performance
feedback principle
mixed-frequency detection
chebyshev filter
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分类号
TP212.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于SAW微力传感器的GRNN拟合研究
被引量：1
- 2
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作者
季雪咪
李媛媛
李济同
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第12期14-17,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61803254)
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文摘
针对传统方法拟合声表面波(SAW)微力传感器输入-输出曲线的算法为最小二乘法,但无法进行全局搜索,易获得局部最优解的不足,基于SAW微力传感器实测数据,采用广义回归神经网络(GRNN)进行曲线拟合。选取以铌酸锂为压电基底的SAW微力传感器,对其施加微压并通过网络分析仪测量输出频率数据,依据GRNN和最小二乘法基本原理采用MATLAB R2016b分别对频率-压力数据进行拟合并对比。仿真结果表明:与最小二乘法相比,GRNN误差明显减小,约一个数量级,能有效提高拟合精度。
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关键词
广义回归神经网络
最小二乘法
声表面波微力传感器
曲线拟合
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Keywords
general regression neural networks(GRNN)
least square method
surface acoustic wave(SAW) micro force sensor
curve fitting
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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