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图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活中使用最广泛的人工智能技术之一。近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别准确率显著提高。本论文研究了图像识别的传统技术和深度学习技术，分析了深度学习技术的几点不足，并给出未来可行的解决方案。【关键词】人工智能 图像识别 深度学习1 概述图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，其是以图像为基础，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的对象的技术。目前图像识别技术的应用十分广泛，在安全领域，有人脸识别，指纹识别等；在军事领域，有地形勘察，飞行物识别等；在交通领域，有交通标志识别、车牌号识别等。图像识别技术的研究是更高级的图像理解、机器人、无人驾驶等技术的重要基础。传统图像识别技术主要由图像处理、特征提取、分类器设计等步骤构成。通过专家设计、提取出图像特征，对图像进行识别、分类。近年来深度学习的发展，大大提高了图像识别的准确率。深度学习从大量数据中学习知识（特征），自动完成特征提取与分类任务。但是目前的深度学习技术过于依赖大数据，只有在拥有大量标记训练样本的情况下才能够取得较好的识别效果。
公开一种TDI CCD图像传感器及驱动方法，该TDI CCD图像传感器包括：感光像元阵列、隔离像元阵列以及水平移位寄存器；其中，感光像元阵列、隔离像元阵列以及水平位移寄存器在第一方向上依次设置；隔离像元阵列包括n行在第一方向上设置的隔离像元；其中，n为大于1的正整数；第n行隔离像元与第n‑1行隔离像元之间设置有第一传输闸；第n行隔离像元与水平移位寄存器之间设置有第二传输闸；该驱动方法用于驱动该TDI CCD图像传感器。该TDI CCD图像传感器及驱动方法解决了现有技术中因电荷转移造成的固有像移问题。
CCD image sensor and its application researchAbstract: with semiconductor and rapid development of photoelectric technology, solid image sensor also arises at the historic moment, the production technology is developing rapidly. Solid image sensor, compared with common image sensor has the advantages of small size, high sensitivity, distortion, resistant to moisture resistance vibration and low cost, so many advantages can be widely applied in industry measurement and control, particularly in areas such as image recognition, and will be widely permeates our industrial and agricultural production departments, for our fine processing, robot technology and the development of industrial automation field play a major role. At the same time, the rapid development of computer software and hardware technology, also can give a solid image sensor applications with broad prospects. Based on the analysis of the principle of solid image sensor, focuses on it in the measurement and image recognition domain analysis and discussion.Keywords: CCD sensor, solid image sensor, engineering measurement, control, image recognition.
主要应用领域图像识别技术可能是以图像的主要特征为基础的，每个图像都有它的特征。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域可广泛应用。遥感图像识别航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术目前主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。军事刑侦图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。生物医学图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术，例如CT(ComputedTomography)技术等。机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官，机器视觉主要进行3D图像的理解和识别，该技术也是目前研究的热门课题之一。机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，太空机器人的自动操作等。总结：人工智能前景不可限量，图像识别作为AI技术的支撑，是一种强有力的识别方式，随着AI在场景上的深入，图像识别应用领域会越来越广。
传感器在环境检测中可分为气体传感器和液体传感器，这是我为大家整理的传感器检测技术论文，仅供参考!
试述传感器技术在环境检测中的应用
摘要：传感器在环境检测中可分为气体传感器和液体传感器，其中气体传感器主要检测氮氧化合物和含硫氧化物;液体传感器主要检测重金属离子、多环芳香烃类、农药、生物来源类。本文阐述了传感器技术在环境检测方面的应用。
关键词：气体传感器 液体传感器 环境检测
中图分类号：O659 文献标识码：A 文章编号：
随着人们对环境质量越加重视，在实际的环境检测中，人们通常需要既能方便携带，又可以够实现多种待测物持续动态监测的仪器和分析设备。而新型的传感器技术就能够很好的满足上述需求。
传感器技术主要包括两个部分：能与待测物反应的部分和信号转换器部分。信号转换器的作用是将与待测物反应后的变化通过电学或光学信号表示出来。根据检测方法的不同，我们将传感器分为光学传感器和电化学传感器;根据反应原理的不同，分为免疫传感器、酶生物传感器、化学传感器;根据检测对象不同，分为液体传感器和气体传感器。
1气体传感器
气体传感器可以对室内的空气质量进行检测，尤其是有污染的房屋或楼道;也可以对大气环境中的污染物进行检测，如含硫氧化物、氮氧化合物等，检测过程快速方便地。
以含氮氧化物(NOx)为例。汽车排放的尾气是含氮氧化物的主要来源，但随着时代的发展，国内消费水平的提高，汽车尾气的排放量呈逐年上升趋势。通过金属氧化物半导体对汽车尾气及工厂废气中的含氮氧化物进行直接检测。如Dutta设计的传感器，采用铂为电极，氧化钇和氧化锆为氧离子转换器，安装到气体排放口，可以检测到含量为10-4~10-3的NO。含硫氧化物是造成酸雨的主要物质，也是目前环境检测的重点项目，因为在大气环境中的含量低于10-6，需要更高灵敏度的传感器。如高检测的灵敏度的表面声波设备。
Starke等人采用直径为8~16nm的氧化锡、氧化铟、氧化钨纳米颗粒制作的纳米颗粒传感器，对NO和NO2的检测下限可达到10-8，提高反应的比表面积，增加反应灵敏度，且工作温度比常规的传感器大大降低，减少了能源消耗。
2液体传感器
在实际环境检测中，液体传感器大多应用于水的检测。由于水环境中的污染物种类广泛，因此液体传感器比气体传感器的应用更为广泛和重要。水中的污染物除了少量的天然污染物以外，大部分都是人为倾倒的无机物和有机物。无机物中，重金属离子为重点检测对象;有机污染物包括杀虫剂、激素类代谢物、多环芳香烃类物质等。这些污染物的过度超标，会严重影响到所有生物体的健康和安全。
2.1重金属离子检测
采水体中重金属离子的主要来源包括开矿、冶金、印染等企业排放的废水。这些生产废水往往混合了多种废水，所含的重金属离子种类繁多，常见的有汞、锰、铅、镉、铬等。重金属离子会不断发生形态的改变和在不同相之间进行转移，若处置不当，容易形成二次污染。生物体从环境中摄取到的重金属离子，经过食物链，逐渐在高级生物体内富集，最终导致生物体的中毒。因此如果供人类食用的鱼类金属离子超标，将对人类产生严重的影响，因此对于重金属离子的检测显得尤为重要。
Burge等人发明的传感器，可以利用1,2,2联苯卡巴肼和分光光度计，可以检测地下水中的重金属铬浓度是否超标。
除了通过化学反应检测外，采用特殊的生物物质，也可以方便和灵敏地检测重金属离子。如大肠杆菌体内有一种蛋白质可以结合镍离子，有人在这种蛋白质的镍离子结合位点附近插入荧光基团，当蛋白质结合镍离子后，荧光基团会被淬灭，由于荧光的强度与镍离子浓度成反比，从而实现对镍离子的定量检测，检测范围未10-8~10-2mol/L。日方法也可应用于检测Cu2+、Co2+、Fe2+和Cd2+等几种离子中。他们还结合了微流体技术，该技术只需消耗几十纳升体积的待测液体，就可以对100nmol/L以下浓度的Pb2+进行检测。Matsunaga小组将TPPS固定在多孔硅基质中，当环境中存在Hg2+时，随着Hg2+浓度的变化，TPPS的颜色会从橘黄色逐渐转变成绿色，该传感器的检测限为17.5nmol/L，通过加入硅铝酸去除干扰离子Ni2+和Zn2+。
利用传感器技术不仅可以准确测定待测物的浓度，而且由于传感器的微型化技术特点，还可以通过传感器的偶联，进行多项指标的检测。Lau等人设计了基于发光二极管原理的传感器，可以同时检测Cd2+和Pb2+，该传感器对Cd2+和Pb2+的检测限分别为10-6和10-8。
2.2农药残留物质的检测
农药是一类特殊的化学品，它在防治农林病虫害的同时，也会对人畜造成严重的危害。中国是农业大国，每年的农药使用量相当庞大，因此有必要对其进行监测。采用钴-苯二甲蓝染料和电流计就能方便地检测三嗪类除草剂，无需脱氧，直接检测的下限为50Lg/L，如果通过预处理进行样品浓缩后，检测限可以达到200ng/L。
采用带有光纤的红外光谱传感器可以进行杀虫剂的快速检测。将光纤内壁涂覆经非极性有机物修饰的气溶胶材料后，能显著改善光纤中水分子对信号的耗散作用，并且能够提取出溶液中的有机磷类杀虫剂进行光谱分析。此类传感器对于有机溶剂，如苯、甲苯、二甲苯的检测限则可达10-8~8*10-8。
2.3多环芳香烃类化合物的检测
多环芳香烃类物质是另外一大类有害的污染物质，这类物质具有致癌性，但在许多工业生产过程中均会使用或产生此类物质。水体中的多环芳香烃类物质含量非常低，一般在10-9范围内，因此需要借助高灵敏度的检测传感器，Schechter小组发明了光纤光学荧光传感器。在直接检测过程中，待测样本中还可能存在一些如泥土这样的干扰物质，会降低检测信号值，如果用聚合物膜先将非极性的PAH富集，然后对膜上的物质进行荧光检测，从而解决信号干扰问题，报道称这种经膜富集后的传感器技术，对pyrene的检测可达到6*10-11，蒽类物质则可达4*10-10。Stanley等人利用石英晶振微天平作为传感器，在芯片表面固定上蒽-碳酸的单分子膜，检测限可达到2*10-9。
基于免疫分析原理，采用分子印迹的方法，在传感器表面印上能够结合不同待测物质的抗体分子，可以实现多种不同物质的检测。近年来发展起来的微接触印刷技术，也可应用到该领域，这样制备得到的传感器体积可以更加微型化。
2.4生物类污染物质
除了以上的无机和有机合成类污染物质，还有生物来源的一些潜在污染分子。如激素类分子及其代谢物的污染常常会引起生物体生长、发育和繁殖的异常。Gauglitz带领的研究小组采用全内反射荧光生物传感器和睾丸激素抗体，对河流中的睾丸激素直接进行了即时检测，其检测限为0.2ng/L。该技术无需样品的预处理，对于不同地区的自然界水体均可以进行睾丸激素的现场直接检测，检测范围为9~90ng/L。
另外，致病菌和病毒也是被检测的对象，水体中出现某些特定菌种，可以表明水体受到了某种污染，利用传感器技术非常容易检测到这些生物样本的存在，而且选择性非常高，如可以从烟草叶中快速地发现植物病毒烟草花叶病毒，采用QCM可以直接检测到酵母细胞的数量。
3结论和展望
目前，传感器技术已开始应用于各环境监测机构的应急检测，但是实际应用中有诸多的局限性，比如在对大气中的某些有害物质进行检测时，由于其含量往往低于传感器的最低检测限，因此在实际应用过程中，还需要进行气体的浓缩处理，这样就使传感器不容易实现微型化，或者需要借助更高灵敏度的传感器;同样，在野外水体检测时，常常会出现待测水体含有多种复杂干扰成分的情况，无法与实验室的标准化条件相比;在有些以膜分离分析技术为原理的传感器中，其膜的使用寿命往往较短，而频繁更换新膜的价格较为昂贵，因此仍然无法得到广泛的应用。
尽管如此，随着传感器技术的不断发展和完善，仍然有望应用于将来工厂企业排气、排污的现场直接检测和野外环境的动态无人监测，而且其结果能与实验室常规仪器的检测结果相符，这样将大大加快对环境监测和治理的步伐。
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传感器与自动检测技术教学改革探讨
摘要：传感器与自动检测技术是电气信息类专业重要的主干专业课，传统授课方法侧重于理论知识的传授，而忽略了应用层面的培养。针对此问题试图从教学目的、教学内容、教学形式、教学效果等多个方面进行分析，对该课程的教学方案改革进行探讨，提出一套技能与理论知识相结合、行之有效的教学方案。
关键词：传感器与自动检测技术;教学内容;教学模式;工程思维
“传感器与自动检测技术”是电气信息类专业重要的主干专业课，是一门必修课，也是一门涉及电工电子技术、传感器技术、光电检测技术、控制技术、计算机技术、数据处理技术、精密机械设计技术等众多基础理论和技术的综合性技术，现代检测系统通常集光、机、电于一体，软硬件相结合。
“传感器与自动检测技术”课程于20世纪80年代开始在我国普通高校的本科阶段和研究生阶段开设。本课程侧重于传感器与自动检测技术理论的传授，重知识，轻技能;教师之间也缺乏沟通，教学资源不能得到充分利用，教学效果不理想，学生学习兴趣不高。
一、教学过程中发现的问题及改革必要性分析
笔者在独立学院讲授“传感器与自动检测技术”课程已有四年，最开始沿用了研究型大学的教学计划和教学大纲，由于研究型大学是以培养研究型人才为主，而独立学院是以培养应用型人才为主，在人才培养目标上有较大差异，在逐渐深入的过程中发现传统方案不太符合学院培养应用型人才的定位，存在以下几方面的问题。
1.重理论，轻实践
该课程是应用型课程，其中也有大量的理论知识、数学推导，而传统的研究型教学方法普遍都以理论教学为主，在课堂上大篇幅讲解传感器的原理，进行数学公式推导，相比而言传感器的应用通常只是通过一个实例简单介绍，导致最后大多数学生只是粗略地知道该传感器的结构，而不知道如何用，在哪里用。
2.教学模式单一
该课程传统上以讲授的教学方式为主，将现成的结论、公式和定理告诉学生，学生不能主动地思考和探索，过程枯燥乏味，导致学生产生了厌学情绪。同时理论教学与实训、实践教学脱节问题也很严重。
3.教学实验安排不合理
传统的实验课程安排，验证性实验比例高达80%，综合设计性实验极少，缺少实训、实践环节。然而应用型人才的培养应该以实践教学为核心，重点培养学生的工程思维和实践能力、动手能力，以在学生毕业时达到企业对技术水平与能力的要求，使学生毕业后能尽快适应工作岗位。
二、适合独立学院培养应用型人才的教学方案改革
传统的传感器与自动检测技术课程重理论、轻实践，教学模式单一，教学实验以验证性实验为主，这种方案能够培养研究型人才，但却无法培养合格的应用型人才。在教学过程中，笔者潜心研习，并反复实践，总结出以下几个可以改革的方面。
1.优化教学内容，注重工程思维
本课程一个很重要的内容是各种类型传感器的原理，传统的教学要讲清楚其中的来龙去脉，而本人则认为针对应用型人才培养，充分讲授清楚基本概念、基本原理和基本方法即可，涉及大额数学公式可以选择重要的进行讲解，其他则可作为学生的自学内容，让学生课余自学。同时应该重点讲解该传感器的工程应用实例;另一方面要结合最新实际工程讲解。这样才能激发学生的学习兴趣，培养学生应用型工程学习思维。
2.改革教学方法，改变教学模式
传统的教学是“灌输式”的方法，无论学生是否接受，直接把要讲的内容全部讲述给学生，而这也违背了培养学生分析问题和解决问题的能力以及创新能力的出发点和归宿。笔者认为应该应用工程案例教学，实行启发式、讨论式、研究式等与实践相结合的教学方法，发挥学生在教学活动中的主体地位。
3.与工程实际相结合，与其他课程相结合
教学过程中要从不同行业提取典型的工程应用实例，精简以后作为实例进行讲解。在进行教学时，要培养学生的系统观，让学生明白这不是一门独立的课程，而是与自动控制原理、智能控制理论等课程相融合的，以达到融会贯通的学习效果。
4.实验环节改革
实验教学主要是为了提高学生的动手能力、分析问题和解决问题的能力，加深学生对课堂教学中理论、概念的感性认识。以往该课程的实验内容大部分为原理性、验证性的实验，学生容易感到枯燥无味，毫无学习积极性，很少有学生进行独立思考并发现问题，实验效果极不理想。为了改变这种模式化的教育，笔者将实验内容由传统的验证性实验调整为设计开发型实验。在实验教学中根据客观条件在适当减少验证性实验的基础上，增加了开拓性实验项目以及设计综合性实验。
5.改革教学评价方法，提高课堂教学效率
高效的学习成果反馈机制是促进教学相长的必要手段，目前该课程都是通过课程作业进行学习效果反馈，可以采用每一个章节布置一道设计型题目，让学生更加广泛地查阅资料，并在一定知识广度的基础上深入分析题目中用到的内容，进而从更深的层面分析解决问题，以达到深度、广度相结合的效果。
本文针对传感器与自动检测技术传统研究型大学的方案，提出了三个方面的问题，并根据四年的教学积累，在教学内容、教学模式、实验环节、教学评价及反馈等几个方面进行了探讨分析并提出了一套改革的方法和措施。本方案以实际工程应用实例为核心，在教学内容上侧重于传感器应用方面的讲解，以提出问题、分析问题、解决问题为主线调动学生的学习积极性和主动性，培养学生的工程思维和能力，重视实验环节，以设计性、综合性实验代替验证性实验培养学生将抽象的知识具体化、培养学生的实际应用能力、动手能力和创新能力。
参考文献：
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[3]李玉华，胡雪梅.传感器及应用.课程教学改革的探讨Ⅱ技术与市场.
网上找一个51的例程，套上PIC指令搞定
一、红外辐射的产生及其性质红外辐射是由于物体(固体、液体和气体)内部分子的转动及振动而产生的。这类振动过程是物体受热而引起的，只有在绝对零度(-273.16℃)时，一切物体的分子才会停止运动。所以在绝对零度时，没有一种物体会发射红外线。换言之，在一般的常温下，所有的物体都是红外辐射的发射源。例如火焰、轴承、汽车、飞机、动植物甚至人体等都是红外辐射源。红外线和所有的电磁波一样，具有反射、折射、散射、干涉及吸收等性质，但它的特点是热效应非常大，红外线在真空中传播的速度c=3×108m／s，而在介质中传播时，由于介质的吸收和散射作用使它产生衰减。红外线的衰减遵循如下规律 （9-2-1）式中，I为通过厚度为x的介质后的通量；I0为射到介质时的通量；e为自然对数的底；K为与介质性质有关的常数。金属对红外辐射衰减非常大，一般金属材料基本上不能透过红外线；大多数的半导体材料及一些塑料能透过红外线；液体对红外线的吸收较大，例如厚l(mm)的水对红外线的透明度很小，当厚度达到lcm时，水对红外线几乎完全不透明了；气体对红外辐射也有不同程度的吸收，例如大气(含水蒸汽、二氧化碳、臭氧、甲烷等)就存在不同程度的吸收，它对波长为1～5μm，8～14μm之间的红外线是比较透明的，对其他波长的透明度就差了。而介质的不均匀，晶体材料的不纯洁，有杂质或悬浮小颗粒等，都会引起对红外辐射的散射。实践证明，温度愈低的物体辐射的红外线波长愈长。由此在工业上和军事上根据需要有选择地接收某一范围的波长，就可以达到测量的目的。 二、红外传感器的组成：我们先看看红外系统的组成、主要光学系统和辅助光学系统，在此基础上对红外的关键元件进行详细的探讨。其实，红外传感器的工作原理并不复杂，一个典型的传感器系统各部分工作原理(如图所示): 三、红外传感系统的分类：红外传感系统是用红外线为介质的测量系统，按照功能能够分成五类：（1）辐射计，用于辐射和光谱测量；（2）搜索和跟踪系统，用于搜索和跟踪红外目标，确定其空间位置并对它的运动进行跟踪；（3）热成像系统，可产生整个目标红外辐射的分布图象；（4）红外测距和通信系统；（5）混合系统，是指以各类系统中的两个或者多个的组合。四、红外传感器工作原理：（1）待侧目标。根据待侧目标的红外辐射特性可进行红外系统的设定。（2）大气衰减。待测目标的红外辐射通过地球大气层时，由于气体分子和各种气体以及各种溶胶粒的散射和吸收，将使得红外源发出的红外辐射发生衰减。（3）光学接收器。它接收目标的部分红外辐射并传输给红外传感器。相当于雷达天线，常用是物镜。（4）辐射调制器。对来自待测目标的辐射调制成交变的辐射光，提供目标方位信息，并可滤除大面积的干扰信号。又称调制盘和斩波器，它具有多种结构。（5）红外探测器。这是红外系统的核心。它是利用红外辐射与物质相互作用所呈现出来的物理效应探测红外辐射的传感器，多数情况下是利用这种相互作用所呈现出来的电学效应。此类探测器可分为光子探测器和热敏感探测器两大类型。（6）探测器制冷器。由于某些探测器必须要在低温下工作，所以相应的系统必须有制冷设备。经过制冷，设备可以缩短响应时间，提高探测灵敏度。（7）信号处理系统。将探测的信号进行放大、滤波，并从这些信号中提取出信息。然后将此类信息转化成为所需要的格式，最后输送到控制设备或者显示器中。（8）显示设备。这是红外设备的终端设备。常用的显示器有示波器、显象管、红外感光材料、指示仪器和记录仪等。
摘要:本文简述了无线传感器网络的定义、组成及特点，并结合其特点介绍了无线传感器网络在各行各业广泛的应用价值和未来发展前景以及目前存在的技术问题。 关键词:无线传感器网络；组成；应用；发展 科技发展的脚步越来越快，人类已经置身于信息时代。而作为信息获取最重要和最基本的技术——传感器技术，也得到了极大的发展。传感器信息获取技术已经从过去的单一化渐渐向集成化、微型化和网络化方向发展，并将会带来一场信息革命。具有感知能力、计算能力和通信能力的无线传感器网络（WSN, wireless sensor networks）综合了传感器技术、嵌人式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术，能够协作地实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种环境或监测对象的信息，并对这些信息进行处理，获得详尽而准确的信息，传送到需要这些信息的用户。 由于WSN的巨大应用价值，它已经引起了世界许多国家的军事部门、工业界和学术界的广泛关注，被广泛地应用于军事，工业过程控制、国家安全、环境监测等领域。 无线传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等多种领域，是当前计算机网络研究的热点。 一、发展概述 早在上世纪70年代，就出现了将传统传感器采用点对点传输、连接传感控制器而构成传感器网络雏形，我们把它归之为第一代传感器网络。随着相关学科的不断发展和进步，传感器网络同时还具有了获取多种信息信号的综合处理能力，并通过与传感控制器的相联，组成了有信息综合和处理能力的传感器网络，这是第二代传感器网络。而从上世纪末开始，现场总线技术开始应用于传感器网络，人们用其组建智能化传感器网络，大量多功能传感器被运用，并使用无线技术连接，无线传感器网络逐渐形成。 无线传感器网络是新一代的传感器网络，具有非常广泛的应用前景，其发展和应用，将会给人类的生活和生产的各个领域带来深远影响。发达国家如美国，非常重视无线传感器网络的发展，IEEE正在努力推进无线传感器网络的应用和发展，波士顿大学（Boston University）还于最近创办了传感器网络协会（Sensor Network Consortium），期望能促进传感器联网技术开发。美国的《技术评论》杂志在论述未来新兴十大技术时，更是将无线传感器网络列为第一项未来新兴技术，《商业周刊》预测的未来四大新技术中，无线传感器网络也列入其中。可以预计，无线传感器网络的广泛是一种必然趋势，它的出现将会给人类社会带来极大的变革。 二、无线传感器网络的定义和特点 无线传感器网络可以看成是由数据获取网络、数据分布网络和控制管理中心三部分组成的。其主要组成部分是集成有传感器、数据处理单元和通信模块的节点,各节点通过协议自组成一个分布式网络,再将采集来的数据通过优化后经无线电波传输给信息处理中心。 无线传感器网络操作系统Tiny0S141的研制者，Jason Hill博士把WSN定义为： Sensing＋CPU＋Radio＝Thousands of potential application 哈尔滨工业大学的李建中教授将WSN定义为：WSN是由一组传感器节点以自组织的方式构成的有线或无线网络，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖的地理区域中感知对象的信息，并发布给观察者。从硬件上看，WSN节 点主要由数据采集单元、数据处理单元、无线数据收发单元以及小型电池单元组成，通常尺寸很小，具有低成本、低功耗、多功能等特点；从软件上看，它借助于节点中内置传感器有效探测所处区域的温度、湿度、光强度、压力等环境参数以及待测对象的电压、电流等物理参数，并通过无线网络将探测信息传送到数据汇聚中心 进行处理、分析和转发。原文出自：
电控发动机与化油器式发动机最大的不同在燃油供给系。电控发动机的燃油供给系取消了化油器，却增加了不少电子自动控制装置。其中包括许多传感器，执行元件和ECU。电控发动机不仅要完成化油器所要完成的任务，而且要完成化油器难以完成的任务。例如，使可燃混合气的空燃比浓度能控制在所需要的范围内。化油器式发动机油路和电路划分的非常清楚，互相影响不大。而电控发动机燃油供给系统增加了电子控制部分，这就使得油路和电路相互联系，它不仅影响发动机燃油系的工作，而且还影响发动机的正常运行。由于电控发动机电子控制装置的增加，这就使发动机的整个结构(包括电控系)更为复杂。快速导航结构组成 工作原理 待测参数 优点基本思想在初期，是以电子技术替代机械控制技术实现系统的功能，并对其功能进行扩展，使性能得到大幅度提高；发展到一定程度后，电子技术可以促使系统原理发生本质变化，从而可以突破局限，使发动机性能得以大幅度提高。电控发动机结构组成电子控制单元电控单元（ECU）是发动机电子控制系统的核心。它完成发动机各种参数的采集和喷油量、喷油定时的控制，决定整个电控系统的功能。传感器传感器(Sensor)将发动机工况与环境的信息通过各种信号即时、真实的传递到ECU。换句话说，ECU所了解到的只是一个由诸多信号所构成的发动机。所以，传感器信息的准确性、再现性与即时性就直接决定控制的好坏。执行器电控系统要完成的各种控制功能，是靠各种执行器来实现的。在控制过程中，执行器将ECU传来的控制信号转换成某种机械运动或电器的运动，从而引起发动机运行参数的改变，完成控制功能。工作原理以发动机转速和负荷作为反映发动机实际工况的基本信号，参照由试验得出的发动机各工况相对应的喷油量和喷油定时脉谱图来确定基本的喷油量和喷油定时，然后根据各种因素（如水温、油温、、大气压力等）对其进行各种补偿，从而得到最佳的喷油量和喷油正时或点火定时，然后通过执行器进行控制输出。
1、氧传感器：当氧传感器故障时，ECU无法获取这些信息，就不知道喷射的汽油量是否正确，而不合适的油气空燃比会导致发动机功率降低，增加排放污染；2、轮速传感器：它主要是收集汽车的转速来判断汽车有没有打滑的征兆，所以，就有一一个专门收集汽车轮速的传感器来完成这项工作，一般安装在每个车轮的轮毂上，而一旦传感器损坏，ABS会失效；3、水温传感器：当水温传感器故障后，往往冷车启动时显示的还是热车时的温度信号，ECU得不到正确的信号，只能供给发动机较稀薄的混合气，所以发动机冷车不易启动，且还会伴随怠速运转不稳定，加速动力不足的问题；4、电子油门踏板位置传感器：当传感器失效后，ECU无法测得油门位置信号，无法获得油门门踏板的正确位置，所以会出现发动机加速无力的现象，甚至出现发动机不能加速的情况；5、进气压力传感器：进气压力传感器顾名思义就是随着发动机不同的转速负荷，感应一系列的电阻和压力变化，转换成电压信号，供ECU修正喷油量和点火正时角度。一般安装在节气门边上，假如故障了会引起点火困难、怠速不稳、加速无力等问题。
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洋河流域遥感图像土地利用分类方法研究 【摘要】遥感影像分类方法的确定是LUCC研究中的关键步骤。文章以洋河流域为研究区，分别进行了非监督分类和监督分类。针对监督分类结果中存在的误差，对水域、植被、城镇与工矿用地三种类型地物的提取分别选择了综合阈值法、植被指数法、DEM数据辅助分析法进行了改进，结果表明改进后的提取结果较监督分类直接得到的结果有了很大的改善。【关键词】遥感图像；监督分类；综合阈值法；植被指数法【中图分类号】TP79 【文献标识码】A【文章编号】1671-5969（2007）16-0164-03一、研究区域概况及图像资料（一）研究区域概况洋河流域是张家口经济发展的中心地带，水资源相对丰富。洋河发源于山西省阳高县和内蒙古兴和县，是永定河上游的一大支流，流域面积约14600km2 。在张家口市流域面积为9762km2，流经万全县、怀安县、张家口市区、宣化县、宣化区、下花园区、怀来县等，干流全长106 km，在朱官屯于桑干河汇合后流至官厅水库，是官厅水库的重要水源。洋河流域形状东西向较长，南北向较短，地形总趋势西北高、东南低。流域的东北、北部和西北沿坝头一带海拔高程1200～1500m之间，西部和南部边界海拔高程一般在500～1000m之间。流域内80％以上为丘陵山区，绝大部分为荒山秃岭。流域内大部分为黄色沙壤土，并有部分砂砾土及黄粘土，沿河川地层厚且较肥沃[1]。（二）信息源遥感信息源的选择要综合考虑其光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等因素， 这是利用遥感图像进行土地利用分类的关键问题。美国的Landsat TM 图像是当前应用最为广泛的卫星遥感信息源之一，它可提供7个波段的信息， 空间分辨率为30～120m。TM数据源各波段各有特点，可进行不同地物类型的信息提取。相关资料表明TM遥感数据各波段间的信息相关关系为：TM1与TM2，TM5与TM7高度相关，相关系数达0.95以上，信息冗余大，可以考虑不选取TM1波段。另外由于第6个波段的分辨率为120m，不利于地物信息的提取，所以亦不选取TM6波段。一般来说， 选择图像类型时，应考虑研究区域的大小、研究的目的，以及要达到的精度要求，另外不同时相遥感图像的选择对分类精度也具有很大的影响。为了能把水域、城市与工矿用地、林地、耕地、裸地区分开，以洋河流域1987年9月17日的TM图像为信息源进行研究。本文中所使用的遥感图像处理工具为美国ERDAS公司的ERDAS IMAGINE8.4软件，它是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件，具有数据预处理、图像解译、图像分类、矢量功能、虚拟gis等多个功能。二、现有遥感图像土地利用分类的主要方法及其分析遥感图像土地利用分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将图像中的各个像元划归到各个子空间中以实现分类[2]。按照是否有已知训练样本的分类数据，将其分为非监督分类和监督分类。它们最大的区别在于监督分类首先给定类别，而非监督分类则由图像数据本身的统计特征来确定。（一）非监督分类非监督分类是在多光谱特征空间中通过数字操作搜索像元光谱属性的自然群组的过程，这种聚类过程生成一副有m个光谱类组成的分类图。然后分析人员根据后验知识将光谱类划分或转换成感兴趣的专题信息类[3]。洋河流域内有很多山地，在图像上会产生大量的阴影，导致了像元灰度值的空间变化，这对分类结果有很大的影响。为此可以通过比值运算来去除阴影的影响，使向阳处和背阴处都毫不例外地只与地物的反射率的比值有关。常用算法：近红外波段（TM4）/红外波段（TM3），这样所得到的效果比较好，从原始图像和比值运算后的图像（图像略）中，可以清楚地看到山体阴面的阴影得到了有效的去除。经过比值运算后， 就可以对图像进行非监督分类。得到的分类结果如图1所示。非监督分类只根据地物的光谱特征进行分类，受人为因素的影响较少，不需要对地面信息有详细的了解，但由于“同物异谱、异物同谱”等现像的存在，其结果一般不如监督分类令人满意。比如官厅水库旁边的大量建筑物被分到水体一类。是因为在TM3波段上，水体和建筑物的灰度值相近， 同样在TM7波段上，裸山和建筑物的灰度值也相近。总之，在TM的6个波段上，无论采用哪个波段进行非监督分类，总有几种地物的光谱值接近，因此单纯依靠计算机自动分类取得很好的效果是非常困难的。
生物传感bb期刊是致力于生物传感器和生物电子学的研究、设计开发和应用的主要国际期刊。根据查询相关材料公开显示生物传感bb期刊全称是Biosensors&Bioelectronics。是环境类三大王牌期刊之一。生物传感bb期刊为社会的发展带来积极促进作用。
这个水平挺高的爱思唯尔(Elsevier)家Sensors and Actuators B: Chemical是气体敏感传感器类当家期刊，是传感器专业领域最重要期刊，2016-2017年影响因子5.401，中科院SCI分区大类工程技术一区，小类分析化学、仪器仪表一区，审稿周期较长（顺利的话2-3个月）。对于大多数人来说还是较难，再往上投就是影响因子6，7的综合类期刊了。另：ACS家新推出期刊ACS sensors 似乎要改变Sensors b在该领域的统治局面。新刊，还没有影响因子，但整体水平挺高。
有本传感器技术与应用