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传感器Sensor被用于日常用品，如触摸式电梯按钮（触觉传感器）和通过触摸底座而变暗或变亮的灯，以及大多数人从未意识到的无数应用中。随着微型机械和易于使用的微控制器平台的进步，传感器的用途已经超出了温度、压力和流量测量的传统领域，例如，扩展到MARG传感器。模拟传感器，如电位计和力敏电阻仍然被广泛使用。它们的应用包括制造业和机械、飞机和航空航天、汽车、医学、机器人和我们日常生活的许多其他方面。还有其他广泛的测量材料化学和物理特性的传感器，包括用于测量折射率的光学传感器，用于测量流体粘度的振动传感器，以及用于监测流体pH值的电-化学传感器。
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物理代写|传感器代写Sensor代考|Signals and Information
To illustrate the role of the information in the sensing process, we will use examples. In Fig. 1.4A is shown a heartbeat detector. The sensor’s main task is to detect the number of beats in a given period of an ECG signal using a decision threshold. We informally link this to the “information” necessary for our application to understand the concept. The three signal examples of Fig. 1.4A are taken from a set of all possible ECG waveforms in the same time period, and we refer this to as samples in the signal space. In the first two cases, the system counts 8 beats, while in the last one, only 7 . Therefore, we associate the result in a measurable space, referred to as information space. In other words, we say that samples in the signal space could be mapped in points in the information space. The acquisition process of a sensor is a correspondence between these two spaces. We will always refer to discrete information space.
In the second example of Fig. 1.4B, the sensing system should detect the number of circles/squares in images. Even in this case, the four sampled images belong to a very large signal space, for example, composed of all possible images of $\mathrm{N} \times \mathrm{M}$ black-andwhite pixels. However, the “information” is relatively smaller than the signal space and could be organized in a two-dimensional space where the variables are the number of circles and the number of squares, respectively.
In these two examples, it is easy for human perception to identify the information in the signal space at first sight and check if the sensor system has correctly detected our task. However, there are other cases in which the information is more hidden than previous examples, and machines could outperform human perception. For example, in the case of Fig. 1.4C, the signal is composed of five measured microwave impedance spectra related to a material having different water content (humidity). The idea is to use these spectra to implement a microwave humidity sensor, where the information is the percent humidity. It is hard to see any regular or monotonic behavior in spectra or in parts of them with respect to the stimulus (humidity). Our intuition concludes that there is no clear relationship between the humidity of the material and the spectra. In other words, it is not easy to see any significant information in the signal itself. However, suppose the signal is treated by suitable mathematical processing. In that case, we can set up a linear predictive model to detect the humidity based on microwave spectra so that signals can be mapped into distinguishable and ordered levels in the information space. The latter example shows that the information could be very hidden in signals, even beyond human capabilities to distinguish them in raw data. For this reason, in these cases, the information to be extracted is often referred to as latent variables.
The preceding examples are related to cases of different complexity of the task and require different processing resources to extract the information.
To summarize:
- The sensing process should be defined by a task, which qualifies the kind of information that should be measured. Thus, the application (task) determines the characteristics of the information space.
- Signals are functions representing states of the sensed environment carrying information. All the possible configurations of signals define the signal space.
- The information space has smaller dimensions of the signal space, and it is discrete. This means that the multiple elements of the signal space may have the same element in the information space.
- The sensing process is a function implying that each sample of the signal space has a correspondence in the information space.
物理代写|传感器代写Sensor代考|The Simplest Case of an Analog-to-Digital Interface
The previous section identified a distinction between signals and their information content, mapped into the information space. However, if we refer to the simple analogto-digital (A/D) conversion of a signal in the “analog domain,” we can match more easily the two spaces since the analog value itself encodes the information. We can better understand this with the cases illustrated in Fig. 1.5. In Fig. 1.5A is shown a time-varying biopotential signal that is monitored by an $\mathrm{A} / \mathrm{D}$ interface. Our task is to know the biopotential value evolution with respect to time, and thus it is precisely the information that we need. The $\mathrm{A} / \mathrm{D}$ converter associates a specific analog value of the signal full scale with a binary-encoded discrete value. Therefore, the discrete values of the A/D converter are easily represented in the information space. The correspondence is made by associating an analog value with the converter’s closest discrete value. The case of Fig. 1.5B is even more straightforward: the information is the static analog value of a weight sensor. Therefore, each measure (sample) is directly mapped in the information space. As before, multiple analog values may be mapped into the same coded value by the converter.
In summary:
- In the simple case of an $\mathrm{A} / \mathrm{D}$ interface, the association between information and signal is closer because the signal value itself represents the information that we need to detect.
- The correspondence is made by associating an analog value with the closest discrete level of the A/D converter.
传感器代写
物理代写|传感器代写Sensor代考|Signals and Information
.信号与信息
为了说明信息在感知过程中的作用，我们将使用示例。图1.4A所示为心跳探测器。该传感器的主要任务是使用决策阈值检测心电信号在给定周期内的跳动次数。我们非正式地将其与应用程序理解这个概念所需的“信息”联系起来。图1.4A中的三个信号示例取自同一时间段内所有可能的心电波形集合，我们将其称为信号空间中的样本。在前两种情况下，系统计算8拍，而在最后一种情况下，只计算7拍。因此，我们将结果关联到一个可测量的空间中，称为信息空间。换句话说，我们说信号空间中的样本可以映射到信息空间中的点上。传感器的采集过程就是这两个空间之间的对应关系。我们总是提到离散信息空间
在图1.4B的第二个例子中，传感系统应该检测图像中圆/正方形的数量。即使在这种情况下，四个采样图像属于一个非常大的信号空间，例如，由$\mathrm{N} \times \mathrm{M}$黑白像素的所有可能的图像组成。但“信息”相对于信号空间较小，可以组织在二维空间中，变量分别为圆的个数和正方形的个数。
在这两个例子中，人的知觉很容易第一眼就识别出信号空间中的信息，并检查传感器系统是否正确地检测到我们的任务。然而，在其他情况下，信息比前面的例子更加隐蔽，机器可以超越人类的感知能力。例如，在图1.4C的情况下，信号由与具有不同含水量(湿度)的材料相关的五个测量微波阻抗谱组成。这个想法是利用这些光谱来实现微波湿度传感器，其中的信息是湿度百分比。很难在光谱中看到任何规则或单调的行为或部分光谱与刺激(湿度)有关。我们的直觉得出结论，在物质的湿度和光谱之间没有明确的关系。换句话说，在信号本身中不容易看到任何重要信息。但是，假设对信号进行了适当的数学处理。在这种情况下，我们可以建立基于微波光谱的湿度检测线性预测模型，使信号在信息空间中映射为可区分的、有序的水平。后一个例子表明，信息可能隐藏在信号中，甚至超出了人类在原始数据中区分它们的能力。因此，在这些情况下，要提取的信息通常被称为潜在变量
以上的例子都是针对不同任务复杂度的情况，需要不同的处理资源来提取信息。总结一下:
感知过程应该由任务定义，该任务限定了应该测量的信息的类型。因此，应用程序(任务)决定了信息空间的特征。信号是表示携带信息的感知环境状态的函数。信号的所有可能构型定义了信号空间。信息空间比信号空间维数小，是离散的。这意味着信号空间的多个元素在信息空间中可能具有相同的元素。感知过程是一个函数，它意味着信号空间中的每个样本在信息空间中都有对应关系
物理代写|传感器代写Sensor代考|模拟数字接口的最简单的例子
上一节确定了信号及其映射到信息空间的信息内容之间的区别。然而，如果我们参考“模拟域”信号的简单模拟-数字(A/D)转换，我们可以更容易地匹配两个空间，因为模拟值本身编码信息。我们可以通过图1.5所示的例子更好地理解这一点。图1.5A显示了由$\mathrm{A} / \mathrm{D}$接口监测的时变生物电位信号。我们的任务是了解生物潜能价值随时间的演变，因此这正是我们需要的信息。$\mathrm{A} / \mathrm{D}$转换器将信号全量程的特定模拟值与二进制编码的离散值关联起来。因此，A/D转换器的离散值很容易在信息空间中表示出来。通过将模拟值与转换器最接近的离散值相关联来实现对应。图1.5B的情况甚至更直接:该信息是重量传感器的静态模拟值。因此，每个测度(样本)都直接映射到信息空间中。和以前一样，转换器可以将多个模拟值映射为相同的编码值。
总结:
在$\mathrm{A} / \mathrm{D}$接口的简单情况下，信息和信号之间的关联更紧密，因为信号值本身代表我们需要检测的信息。通过将模拟值与A/D转换器最接近的离散电平相关联来实现对应
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
