传感器数据读取 传感器获取数据的方式：被动式，主动式，存在感越低越好
传感器获取数据的方式：被动式、主动式，存在感越低越好
#可穿戴#日常生活中我们会接触到很多可穿戴类设备，如智能手表类、运动类、监测类设备，它们中或多或少的都采用了红外、电感应、角度、体态等等不同类型的传感器，这些传感器看似种类繁多、功能复杂，但大体不外乎分为两类，被动式或者主动式。
我先来说明一下什么是主动式，什么是被动式：
主动式传感器是指通过向被测物体发射能量，测量反射回来或者投射出去的能量变化情况的传感器， 最典型的就是目前被广泛用于手表类设备中的发光管或者集成光学传感器，大体的结构如下：
从上面的图片上可以看到左侧波长660nm和880nm两个发光二极管，右侧可见光红外光传感器，当左侧的发光关发出信号时，右侧的接收管会通过二者之间的光学路径获取光强信息，而光强信号取决于发光管的发光强度以及发光路径（经过被测物体）的信号衰减程度。
接下来是被动式传感器，被动式传感器本身并不产生能量，而它可以通过获取物体自身产生的信号来做出相应的动作或输出相应的物理量变化， 比较常见而且相对简单的被动式传感器有MIC，可千万别小看这个小东西，它的应用场合相当广泛，种类也比较多，我的手机里有它，电子乐器中也有，一些高档的远程会议系统中也包含了MIC阵列，采集后的数据也有大量的技术人员在做算法研究，为我们的生活提供了很多便利，最突出的就是语音识别技术。
明白了传感器的分类，我想重点说一下我对于这两大类传感器的一些理解，在我看来不论什么样的传感器都是用在应用场合，以最小代价和干扰程度存在的传感器才是最好的 。
主动式传感器获取数据最大的缺点在于，有能量不可避免的注入到被测物体中，我们都学过能量守恒，当一个物体获取能量时，必然会导致它本身一些特征发生变化，举个比较容易理解的现象来说明，太阳光照到我们身上，我们会感到暖和，这里的太阳就是主动式传感器的发射部分，我们身体就是能量的被注入者，我们会感到热，因为我们吸收了能量。
有人会问，这有什么不好么？你想一下如果我们要测的对象是一个物体本身的温度，而我们测量过程中却给物体注入了能量，而导致物体升温，那测量的结果会真实的反应出物体的本质特性么？这就是关键所在。
所以现在很多可穿戴类设备开始大量采用被动式传感器作为测量主体，被动式传感器 也具有很多的优势，由于不需要发射能量，所以功耗低 ，比如我们测走路姿态的智能鞋垫，测量的传感器实际上就是感测不同点的压力，输出的结果是电阻值的变化，传感器本身的能耗是uA级别，这就为长期使用提供了便利，用户使用过程中几乎感觉不到传感器的存在。
综上所述，未来传感器的的使用和设计在被动式方面一定会有很大的发展空间，过去一些使用主动式传感器的场合也会慢慢被替代，我一直坚信只有存在感越低的可穿戴类设备才会真的有前景，也更贴合日常使用。
传感器数据及其工作原理详解
传感器数据是检测并响应来自物理环境的某种类型输入的设备的输出。输出可用于向最终用户提供信息或作为输入到另一个系统或指导过程。传感器可用于检测几乎任何物理元素。
传感器数据是物联网 (IoT) 和边缘计算环境和计划不可或缺的组成部分。在物联网中，几乎任何可以想象的实体都可以配备唯一标识符和通过网络传输数据的能力。传输的大部分数据是传感器数据。
传感设备产生和传输的大量数据提供了大量信息，这些信息通常对企业决策至关重要。企业正在通过传感器数据分析来应对大数据挑战。
传感器数据如何工作？
传感器根据周围的物理条件收集和生成信息。传感器通常包括以下内容：
将物理信号转换为数字数据的处理器；
向人或机器传输数据的通信能力；
一个电源。
物联网传感器获取物理读数并将其传输到云端进行处理。
物联网是一个大型无线传感器网络，包含一系列附有传感器的物联网设备。无线传感器系统将专用传感器与通信基础设施相结合，以监测和记录不同位置的状况。物联网设备无需人工干预即可相互通信。
物联网传感器数据在涉及数据管理元素的网络上存在于三个阶段：
创建。传感器收集信号并将其转化为数据。
传播。生成的数据使用网络协议发送到其他机器，例如MQ 遥测传输、超文本传输协议和受限应用程序协议。传输方法因丢失容忍度、安全性和及时性要求而异。
贮存。数据以各种格式存储并访问以供使用、数据分析和预测。在某些情况下，它会在创建后立即实时发送。在其他情况下，它会存储一段时间，然后再分批发送到下一个目的地。存储和带宽限制可以决定传输的数据量及其发送方式。基于云的存储用于大量传感器数据。
传感器类型
传感器通常以它们测量的物理参数命名。以下是传感器类型及其工作原理的列表：
温度传感器包括指示温度测量电压变化的热电偶；红外传感器，检测发射的红外能量并根据强度推断温度；以及根据半导体的电导率检测温度的半导体。
接近传感器检测附近物体或材料的存在与否。电感式接近传感器使用电磁场感应金属物体的存在。光电传感器使用光束来检测物体。超声波传感器使用声音来检测物体的存在。
气体传感器，如二氧化碳传感器，检测空气中元素的含量。气体传感器的其他例子是空气质量传感器，它检测表明空气污染的化学物质；检测空气中酒精的呼气测醉器；和测量空气含水量的湿度传感器。
液位传感器包括点液位传感器，用于测量液体或干燥材料的液位并指示其是高于还是低于应有水平。连续液位传感器提供连续液位读数。
光传感器，例如光敏电阻器，测量电路电阻的变化以确定光强度的变化。
压力传感器是应变计等设备，它有一个弹簧元件，在施加力时会改变形状，从而影响阻力并改变压力读数。差压传感器测量连接到传感器每一侧的两个压力之间的差异。
化学传感器包括测量水中氯含量的余氯传感器。PH 传感器检查溶液中的氢离子活性以测量其酸度。
生物医学传感器包括医疗设备，例如光学心率传感器，它们使用光敏二极管来确定某人手腕上方毛细血管的体积变化。它们还包括脉搏血氧仪，通过患者的手指发出发光二极管光，分析光的特性并使用该数据确定血液中的氧气量。
生物识别传感器用于各种物联网设备。
传感器数据示例
传感器数据最早的应用之一是在第二次世界大战期间，当时雷达被用来检测以前不在视线范围内的物体。以下传感器示例和传感器数据处理技术类型提供了对其应用程序和用例的数量和多样性的洞察：
加速度计检测设备（例如智能手机和游戏控制器）中重力加速度的变化，以确定加速度、倾斜和振动。
光电传感器检测可见光、红外传输或紫外线能量的存在。
激光雷达是一种基于激光的检测、测距和测绘方法，通常将低功率、人眼安全的脉冲激光与相机结合使用。
电荷耦合器件以将每个像素转换为电荷的方式存储和显示图像数据。电荷耦合器件中的电荷强度与色谱中的颜色有关。
智能电网传感器提供有关电网状况、检测停电、故障和负载以及触发警报的实时数据。它们对智慧城市的运作很重要。
陀螺仪传感器捕捉物体绕轴的速度和旋转。例如，陀螺仪传感器使手机能够感知行进速度和面朝方向。
红外传感器测量周围空气中的热量并检测红外辐射。它们用于气体报警装置、火焰探测器和精密温度测量。
时间序列数据与传感器数据
术语时间序列数据和传感器数据在含义上是相似的。传感器数据可以是时间序列数据，反之亦然。
术语传感器数据强调数据来源和数据收集方法。这些数据来自传感器。
术语时间序列数据强调这样一个事实，即给定的数据读数或数据点代表一段时间内物理世界的某些方面。时间序列数据是在不同时间点收集的一系列数据，几乎总是包含时间戳。
时间序列数据并不总是指传感器数据。例如，一段时间内的股票市场数据是不是来自传感器读数的时间序列数据。时间序列数据可以批量或连续传输数据。
由于创建的数据量很大，流式数据可能难以存储和管理。通常，它需要使用人工智能 (AI) 来处理。了解大数据和 AI 如何协同工作以处理数据并训练 AI 和机器学习算法。
小结
新技术革命的到来，世界开始进入信息时代。在利用信息的过程中，首先要解决的就是要获取准确可靠的信息，而传感器是获取自然和生产领域中信息的主要途径与手段。在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。因此可以说，没有众多的优良的传感器，现代化生产也就失去了基础。由此可见，传感器技术在发展经济、推动社会进步方面的重要作用，是十分明显的。世界各国都十分重视这一领域的发展。相信不久的将来，传感器技术将会出现一个飞跃，达到与其重要地位相称的新水平。
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