对于那些为物联网应用领域研发智能传感器的人士而言，性能与功耗的关系是最错综复杂的权衡考虑到。在辽阔的性能空间中，噪声经常是一个最重要的评估因素，因为它能制约智能传感器中关键功能模块的器件自由选择，进而提升功耗开销。此外，噪声特性在相当大程度上要求了滤波拒绝，而这又不会影响传感器对条件较慢变化的号召能力，缩短产生高质量测量结果所需的时间。

在反对倒数观测（取样、处置、通信）的应用于中，系统架构师经常被迫解决问题噪声与功耗互相矛盾的关系，因为噪声低于的解决方案很少正好也是功耗低于的解决方案（就特定功能类别的器件而言）。例如，MEMS加速度计经常用于远程弯曲测量系统的核心传感器。

表格1表明了两款有所不同产品的最重要特性，它们获取目前在业界领先的噪声或功耗性能：ADXL355（低噪声）和ADXL362（低功耗）。表格1还包括四行，其中三行对应ADXL362的附加工作模式，只剩的一行得出了ADXL355的主要指标。从这一权衡空间的关键边界开始，ADXL355的噪声比最低功耗模式的ADXL362要较低完全27倍，但前者的功耗要低得多。

性能拒绝极具挑战性的应用于有可能必须考虑到ADXL362的最低性能模式，此时ADXL355的噪声要较低9倍，但ADXL362的功耗要较低13倍。表格1．MEMS加速度计较为在不必须倒数观测的应用于中，平均值功耗与噪声的关系显得更有意义。

也许令人难以置信，但噪声和功耗的关系甚至有可能变为互补式。这对开发人员来说毫无疑问是个好消息。因为在之前的设计中，开发人员有可能因难以确定该让功耗还是性能主导其设计而延后了时机。而现在，需要等候其他人在这一权衡中作出要求，智能传感器架构师可自行对权衡范围内的涉及选项展开分析；这一作法将新的定义架构师的工作。

智能传感器架构为了分析特定应用于的涉及选项，首先必须对信号链做到一些假设，因此可以从概念架构开始。图1是智能传感器架构的一般例子，其中包括了最少见的功能。图1．智能传感器架构核心传感器智能传感器节点中的信号链从核心传感器功能开始。最基本形式的核心传感器也称作变换器，其将物理条件或属性转换成代表性的电信号。

传感器的比例因子叙述其电号召与其监控的物理属性或条件的线性关系。例如，获取模拟输出的温度传感器（如AD590）的比例因子单位为mV／°C；数字加速度计（如ADXL355）的比例因子用LSB／g或码数／g来回应。

滤波器信号链（图1）的下一个功能模块是滤波器。这一级的起到是减少核心传感器有可能反对，但与应用于牵涉到的频段中的噪声。在振动监控应用于中，这有可能是一个带通滤波器，它将随机振动与有可能命令机器寿命减损的特定频谱特征分离出来出去。

在弯曲传感器中，这有可能是一个非常简单的低通滤波器，例如移动平均值滤波器。这种情况下，时长是创建时间与滤波器输入瓦解噪声之间的一个最重要权衡因素。图2表明了ADXL355艾伦方差曲线的例子，它回应相对于产生测量的均值时间，测量的不确定性（噪声）。

图2．艾伦方差曲线：ADXL355和ADXL362校准校准功能的起到是通过应用于校正公式来提升测量精度。在拒绝极高的应用于中，一般来说是在严苛可控条件下展开测量，通过必要观测传感器号召来取得此类校正公式。例如在弯曲传感器应用于中，校准过程牵涉到到观测MEMS加速度计在多个有所不同方向上相对于重力的输入。

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