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气相色谱传感器解决环境监测需求

本文概述了用于环境质量监测的气相色谱传感器系统的工作原理及其关键组件。文中将介绍气相色谱法如何精确地分析与水和土壤污染相关的化合物，探讨气相色谱系统的主要组成部分，包括进气口、温度控制装置、检测器和电源子系统。此外，我们还将提供低噪声放大器、模数转换器(ADC)、基准电压和电源管理IC方面的建议，以实现高精度的测量。

2025-01-10

传感器技术的未来发展:新兴趋势与创新成果

几乎所有辅助人类日?；疃牡缱由璞付祭氩豢?span id="5n233hq" class='red'>传感器。传感器可监测人体重要体征，并检测异常情况。在汽车领域，传感器可用于识别交通标志、探测障碍物和警告车道偏离，助力实现自动驾驶。未来，用户与所有智能设备的简单交互都可通过传感器实现。本文将深入分析传感器在汽车、医疗保健和工业机器人等领域的新兴趋势和未来应用方向，以及在操作和安全方面取得的进展。

2025-01-09

传感器和转换器的设计应用

换能器是将一种能量转变为另一种能量的装置。它们可以用作电路的输出或输入。传感器是一种检测和测量物理量（例如温度、压力或光）并将其转换为电信号的设备。在所有电子和控制系统中，传感器和转换器（分别是输入和输出设备）是使系统能够测量或改变其周围环境的重要部件，具体取决于所使用的设备。然而，电子电路或系统必须能够与“现实世界”连接才能执行任何有用的活动或功能。

2025-01-07

增强视觉传感器功能：3D图像拼接算法帮助扩大视场

得益于出色的深度计算和红外(IR)成像能力，飞行时间(TOF)摄像头在工业应用，尤其是机器人领域越来越受欢迎。尽管具有这些优势，但光学系统的固有复杂性往往会约束视场，从而限制独立功能。本文中讨论的3D图像拼接算法专为支持主机处理器而设计，无需云计算。该算法将来自多个TOF摄像头的红外和深度数据实时无缝结合，生成连续的高质量3D图像，该图像具有超越独立单元的扩大视场。借助拼接的3D数据，应用先进的深度学习网络能够彻底改变可视化及与3D环境的交互，深度学习网络在移动机器人应用中特别有价值。

2025-01-06

基于射频无线电力传输供电的无电池资产跟踪?？榈南冉嗫叵低?/a>

单个IC也能构建紧凑、高效的双极性稳压器

电动汽车、大型储能电池组、家庭自动化、工业和电信电源都需要将高电压转换为±12V，以满足为放大器、传感器、数据转换器和工业过程控制器供电的双极性电源轨需求。所有这些系统中的挑战之一是构建一个紧凑、高效的双极性稳压器，它的工作温度范围为-40°C至+125°C，这在汽车和其他高环境温度应用中尤为重要。

2025-01-03

JFET 共源共栅提高了电流源性能

许多过程控制传感器，例如热敏电阻和应变计电桥，都需要的偏置电流。通过添加单个电流设置电阻器 R 1，您可以配置电压参考电路 IC 1 以产生恒定且的电流源（图 1 ）。然而，信号源的误差取决于 R 1 和 IC 1的精度 ，并影响测量精度和分辨率。尽管您可以指定精度超过常用电压基准 IC 精度的高精度电阻，但基准电压源的误差决定了该电流源的精度。尽管制造商限度地降低了电压基准的温度敏感性和输出电压误差，但对电源变化的敏感性可能会影响其精度，特别是在必须在较宽电源电压范围内运行的过程控制应用中。

2024-12-31

模拟信号链的设计注意事项

用于测量模拟量的信号链通常给工程师带来严峻的设计挑战。即使是带有电阻传感器和模数数据采集系统的简单信号链也涉及多个复杂因素，在进行有效测量之前必须处理这些因素。

2024-12-26

用于模拟传感器的回路供电（两线）发射器

在过程控制系统中，测量信号通常转换为模拟升高零电流：4 至 20 毫安 （4-20 mA）。信号在范围的低端 （0%） 为 4 mA，在满量程 （100%） 时为 20 mA。

2024-12-25

带硬件同步功能的以太网 PHY 扩大了汽车雷达的覆盖范围

为了支持高级驾驶辅助系统 (ADAS)，汽车上安装的雷达传感器数量越来越多，其中包括多个中距离和远距离雷达，用于支持汽车工程师学会定义的 L2 级自动驾驶。虽然这种雷达组合可以实现安全运行所需的前向扫描范围，并且到目前为止已经足够，但在成本敏感型市场中，由于所面临的要求不断变化，原始设备制造商 (OEM) 需要新的设计解决方案。

2024-12-25

智能电池传感器的两大关键部件: 车规级分流器以及匹配的评估板

在确保汽车辅助系统中高可用性控制单元的可靠供电方面，电池管理和传感器技术发挥着至关重要的作用。智能电池传感器的关键在于其中的两个部件。

2024-12-22

意法半导体推出首款超低功耗生物传感器，成为众多新型应用的核心所在

ST 最新推出的生物传感器ST1VAFE3BX 将生物电位输入与意法半导体的加速度计以及机器学习核心相结合并实现同步，从而为下一代需要控制能耗的可穿戴医疗设备开辟了道路。此外，其小巧的封装(2 mm x 2 mm x 0.74 mm)有助于降低制造成本和 PCB电路板尺寸。整体设计对电能的需求也更低，系统架构需求的复杂程度也随之降低。不过，ST1VAFE3BX 保留了先前推出的ST1VAFE6AX 的有限状态机和机器学习核心，确保了能够在边缘端提供人工智能。

2024-12-22