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数字传感器:将被测量的非电学量转换成数字输出信号(包括直接和间接转换)。膺数字传感器:将被测量的信号量转换成频率信号或短周期信号的输出(包括直接或间接转换)。开关传感器:当一个被测量的信号达到某个特定的阈值时，传感器相应地输出一个设定的低电平或高电平信号。传感器下的定义是:“能感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用信号的器件或装置，通常由敏感元件和转换元件组成”。传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将检测感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。它是实现自动检测和自动控制的首要环节。
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生物传感器的原理待测物质经扩散作用进入生物活性材料，经分子识别，发生生物学反应，产生的信息继而被相应的物理或化学换能器转变成可定量和可处理的电信号，再经二次仪表放大并输出，便可知道待测物浓度。生物传感器的分类按照其感受器中所采用的生命物质分类，可分为:微生物传感器、免疫传感器、组织传感器、细胞传感器、酶传感器、DNA传感器等等按照传感器器件检测的原理分类，可分为:热敏生物传感器、场效应管生物传感器、压电生物传感器、光学生物传感器、声波道生物传感器、酶电生物传感器、介体生物传感器等。
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大力开发物性型传感器（因为靠结构型有些满足不了要求）；传感器的集成化；传感器的多功能化；传感器的智能化；研究生物感官，开发仿生传感器。传感器的工作过程举例向传感器提供±15V电源，激磁电路中的晶体振荡器产生400Hz的方波，经过TDA2030功率放大器即产生交流激磁功率电源，通过能源环形变压器T1从静止的初级线圈传递至旋转的次级线圈，得到的交流电源通过轴上的整流滤波电路得到±5V的直流电源，该电源做运算放大器AD822的工作电源；
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基于遗传算法的机器人避障算法:遗传算法（geneticalgorithm，简称GA）是计算数学中用于解决佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法是借鉴了进化生物学中的遗传、突变、自然选择以及等现象而发展起来的。遗传算法采用从自然进化中抽象出来的几个算子对参数编码的字符串进行遗传操作，包括复制或选择算子、交叉算子、变异算子。遗传算法的主要优点是:采用群体方式对目标函数空间进行多线索的并行搜索，不会陷入部小点；只需要可行解目标函数的值，而不需要其他信息，对目标函数的连续性、可微性没有要求，使用方便；解的选择和产生用概率方式，因此具有较强的适应能力和鲁棒性。基于神经网络算法的机器人避障方法:神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。人工神经网络通常通过一个基于数学统计学类型的学方法优化，是一种非线性统计性数据建模工具，可以对输入和输出间复杂的关系进行建模。