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MEMS傳感器起始于汽車和工業，但這十年真正推波助瀾的是消費類電子。如今，MEMS的下一波浪潮有望重新回到汽車和工業。因為，相比起消費電子市場很大但會很快退潮的特點，工業應用需求更強，生命周期也更長。汽車應用里，汽車導航通常用GPS，MEMS慣性傳感器作為輔助測量，以覆蓋GPS的盲區。因此MEMS傳感器就要有高精度，通常整個系統的精度要達到“米”級，也就是至少車輛、行人在你自己看得到的地方。這個米的級別并不是一個時間點，是累積的，因為傳感器的挑戰是參數會隨著溫度、時間而漂移，有很多參數影響它。自動駕駛對精度的要求更高，目前客戶要求精度要在20厘米以內。既然精度這么重要，那么MEMS傳感器提高精度的方法有哪些呢？從傳感器原理來看，通常采用著名的傳感器精度衡量方法——阿倫方差（AVAR）。但做傳感器產品時有一些物理的局限性不可規避。例如MEMS傳感器里一部分是機械結構，它會老化，且會隨著溫度和時間會有變化。這些參數解釋成電子的術語就是背景噪聲、白噪聲或者不穩定、隨機的抖動。其控制方法要用生產或者矯正的方法來做。噪聲噪聲包括本身機械結構產生的噪聲，還有閃變噪聲和高頻噪聲。高頻噪聲是傳感器在應用時的數字輸出，在任何電子線路里會有電磁耦合現象。因此在處理時，傳感器廠商要有足夠的經驗幫助客戶在算法上規避或抑制、消除掉這些噪聲。穩定性時間的穩定性毋庸置疑是解決老化，例如今天輸入1出來100%，明天輸入1出來99%，就要控制輸入穩定性。溫度的穩定性，指產品特性在0℃和50℃時肯定不一樣，你要盡量在設計中消除和平衡溫度的影響。重復測試的穩定性，數據線路中輸入1輸出0，如果達不到0就是錯。誤差測量沒有百分之百的準確，因為它是模擬的，因為內部整個鏈路還是模擬的，信號產生源是模擬的。因此，需要考慮偏移、靈敏度、非線性誤差(NL)、交叉軸誤差(CX)。那么如何提高精度呢？這就需要改善設計和制造工藝。...
發布時間:
2018
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