计算机传感技术

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计算机传感技术范文第1篇

关键词：传感技术；氯水；次氯酸；光照分解

文章编号：1008-0546（2013）11-0087-02 中图分类号：G632.41 文献标识码：B

doi：10.3969/j.issn.1008-0546.2013.11.034

一、问题的提出

氯水中的次氯酸不稳定，容易分解放出氧气，在阳光的照射下，次氯酸分解加快。传统做这个实验，可以在圆底烧瓶中装满氯水，将烧瓶倒放在装有水的水槽中，用光线照射，在烧瓶中收集到氧气。该实验出现明显的现象所需的时间较长，一般要十天左右，所以教材中一般没有这个实验。全日制普通高级中学教科书（必修）《化学》第一册中只是在正文旁边放了一张该实验的装置示意图（图1），而如今的普通高中课程标准实验教科书，不管是苏教版、人教版还是鲁科版，连这张图都没有，直接是作为一个信息告诉学生让学生记忆，很难让学生直观地感受次氯酸光照分解的过程。

在多年的教学过程中，笔者也感觉到要想做好这一实验有时间长、现象不明显、合适的光源难找等较多的难点。而传感技术能够实时直接监测实验过程中曲线的变化，不同的传感器能够检测传统实验手段无法检测的物理量，有力地弥补了传统实验手段的不足。由于氯水中的次氯酸光照分解生成盐酸，溶液的pH会降低、导电率会增强，所以我们尝试利用pH传感器和导电率传感器实时监测光照条件下氯水的pH和导电率的变化，通过相应的曲线引起学生的思考，进而探索出分解的产物。

二、实验过程

所需用到的仪器与用品有：pH传感器（pH-BTA）、导电率传感器（CON-BTA）、数据采集器（VENIER LabPro）、计算机及其相配套的软件（Logger Pro）、大功率冷光源台灯、烧杯、氯水。

1. 实验步骤

（1）组装实验装置，将pH传感器、数据采集器、计算机三者相连接。

（2）在烧杯中加入少量氯水，插入pH传感器，打开台灯光照氯水，对氯水的pH变化进行测定。

（3）组装实验装置，将导电率传感器、数据采集器、计算机三者相连接。

（4）在烧杯中加入少量氯水，插入导电率传感器，打开台灯光照氯水，对氯水的导电率变化进行测定。

4. 实验现象的分析和理论计算

图2和图3中显示，氯水光照的过程中，pH不断降低，导电率不断增强，这说明次氯酸见光分解产生了强酸，学生会联想到光照分解的产物——盐酸以及氧气。实验起始时pH和导电率变化很快，后来较慢，与次氯酸的浓度变化有关。随着次氯酸的分解，次氯酸的浓度不断降低，分解速率就不断减慢。

考虑到HClO的电离平衡常数较小（查阅文献4为3.0×10-8），所以HClO电离出的H+可以忽略，由此可以求出饱和氯水的pH为1.52。但是，氯气溶于水需要较长的时间才能达到饱和，而且浓度越大的氯水，氯气的扩散越慢，氯气的溶解能力越差。因此通常所用的氯水实际上是不饱和的，各成分的实际浓度比上面的理论值要低。比如：图2显示，实验前氯水的pH约为1.72左右。

通过采集的数据，可以估算出次氯酸的分解率。实验开始时氯水的pH为1.72，c（H+）=0.01905mol/L，忽略HClO的电离，c（HCl）=0.01905mol/L，则此时的c（HClO）=0.01905mol/L；实验开始后，pH减小，c（H+）增大，新增的H+就是HClO分解产生的。由此可以计算出次氯酸的分解率（见表2）。可以清楚地发现，光照少量的氯水，80分钟后次氯酸几乎全分解，40分钟就能分解了一大半，在图像上已经能清楚地看到pH的变化，可用于课堂演示使用。至于导电率的变化，10分钟左右就能看到明显的变化，更有力地说明了次氯酸的分解。

三、实验后的反思

新制的饱和氯水不适合做氯水的光分解实验，因为新制的氯水中，氯气和水的反应并不充分，次氯酸的数量小、浓度低。可以把新制的饱和氯水，在暗处放置1-2周（10天左右）之后，再把它用来做氯水的光分解实验，效果就要好一点。

本实验主要探究次氯酸光分解的产物，采用pH传感器和导电率传感器跟踪其随时间的变化，可以克服传统实验所需时间太长、现象不明显的缺陷。其他实验如果也存在类似的难点，也可以考虑采用传感技术，检测出传统实验无法检测的物理量，从而达到实验目的。

尽管本实验取得了不错的效果，但仍存在实验过程中敞开体系可能有污染、寻找恰当的光源使实验效果更明显等问题，将在以后的研究中继续不断的探索。

参考文献

[1] 人教社化学室. 全日制普通高级中学教科书（必修）化学（第一册）[M]. 北京：人民教育出版社，2003：66

[2] 王祖浩. 普通高中课程标准实验教科书化学1 （必修）[M]. 南京：江苏教育出版社，2009：43

计算机传感技术范文第2篇

【关键词】无线传感器网络；节点定位；三边测量法；最大似然估计法

【Abstract】The node localization based on distance always using geometric knowledge to solve the unknown node’s position. It’s used in the field of high positioning accuracy， and it can bring optimization in error， energy consumption， and influenced by environmental factors. The paper detailed analysis and comparison of the node localization algorithm based on ranging of wireless sensor networks.

【Key words】Wireless sensor network； Node localization； Three sided measurement； Maximum likelihood estimate

0 引言

近十年来，无线传感器网络得到了前所未有的发展，在众多领域中得到了广泛的实际应用，被认为是影响人类发展的十大技术之一。尽管节点定位在定位精度、定位时间、能量开销等方面有了很大改进，但仍然是制约和影响无线传感器网络应用的关键技术之一。

1 常见定位方法分类

无线传感器网络中节点定位方法根据不同手段和角度有不同的分类方法，典型的分类有以下几种。

1.1 绝对定位和相对定位

绝对定位为网络命名空间提供一个唯一的地址，定位结果为坐标位置，如经纬度等。此类定位方法对网络变动时适应性较好；相对定位则以网络中某些节点作为参考节点，为其他节点建立坐标，相对定位不提供唯一的地址，无需信标节点，网络变动时适应性差。

1.2 粗粒度与细粒度

根据信号强度、角度或时间等信息计算未知节点的位置称为细粒度定位，如Radio Camera定位系统中的信号模式匹配技术（signal pattern matching）[1]；根据逐渐接近信标节点的信息来度量未知节点的方法称为粗粒度定位，如质心、衰减模型、凸规划、Active Badge和ParcTAB均属于粗粒度定位。

1.3 集中式定位和分布式定位

集中式定位先将所需的信息传递到中心节点然后进行计算，该方法侧重于对定位信息的集中处理，可以获得相对精确的定位，缺点[1]是中心节点能耗大，容易造成个别节点过快耗尽能量，从而影响其他节点定位。

分布式定位则依赖于节点间的信息交换和协调，获得足够信息后节点自行定位计算。分布式定位通过节点间合作减少了整体定位时间，且能耗比较均衡，但会放大和累积定位过程的误差，从而影响定位精度。

1.4 基于测距定位和无需测距定位

基于测距定位方法测量节点间的距离、角度、信号强度和传输时间等信息，然后借助三边测量、三角测量、最小二乘法或最大似然估计法计算未知节点的位置；无需测距定位方法则通过网络连通度、节点间相对距离计算未知节点位置。

基于测距定位方法能实现较精确的定位，但对节点硬件要求高、功耗大和易受环境因素的影响，常用于精度要求较高的专业领域，如国防军事、国家安全等。无需测距的定位方法具有硬件要求低、成本低、能耗小等优点，但存在误差较大、定位精度较低等问题，常用在精度要求相对较低的领域，如环境监测等。

2 节点位置计算方法及其分析

2.1 三边测量法

三边测量法利用三个已知信标节点的坐标和未知节点的距离推导出未知节点的坐标。假设已知A、B、C三个节点，坐标分别为（xa，ya），（xb，yb），（xc，yc），A、B、C到未知节点D的距离为别为d1、d2、d3，未知节点可用几何图形表示为以已知节点为圆心，节点距离为半径三个圆的交点，如下图1所示。

三边测量法的缺点是节点距离误差较大时，可能出现三个圆无法交于一点，方程无解即定位失败。

2.2 三角测量法

三角测量法根据三个信标节点与未知节点的角度和三个节点的坐标信息计算节点间的距离，然后计算出未知节点坐标。该方法也是一种基于几何运算的定位方法。

三边测量法和三角测量法属于形式化数学方法，并不能很好地直接应用在无线传感器网络中。因此，国内外研究人员对这两种方法进行了优化和适应性修改，以适用无线传感器网络。

2.3 最大似然估计法

最大似然估计（maximum likelihood estimation， MLE）是通用的数学估计方法，当测试数据量大时具有逼近特性，是三边测量法的扩展方法。

2.4 最小二乘法

计算机传感技术范文第3篇

针对无线传感器网络中不同业务对服务质量（QoS）指标的不同要求，以及QoS指标在网络运行过程中实时变化的特点，提出一种基于熵权系数法的自适应QoS路由（EAQR）算法。算法将路由建立过程抽象成多指标加权评分的问题，选取节点负载、平均能量势、通信时延作为QoS评价指标，采用熵权系数法自适应地确定指标的权重，选择最优节点转发数据。仿真实验显示，与有序分配路由(SAR)、能量感知QoS路由(EQR)算法相比，EAQR算法可以有效降低网络平均端到端延迟，减少丢包率，延长网络寿命。

ス丶词：

无线传感器网络；多指标；自适应；熵；服务质量；路由

ブ型挤掷嗪牛 TP393.04; TN915.04

文献标志码：A

英文标题

Entropybased adaptive QoS routing for wireless sensor networks

び⑽淖髡呙

SHI Weiren, YAN Mingmeng, HUANG He

び⑽牡刂(

College of Automation, Chongqing University, Chongqing 400030, China

英文摘要)

Abstract:

Concerning the different QoS requirements in different services and the realtime change of QoS indicators during the networks operation, an Entropybased Adaptive QoS Routing (EAQR) algorithm for wireless sensor networks was proposed. In EAQR, the routing establishment process was abstracted as multiindex weighted mark problems, nodes load, average energy potential, as well as timedelay were selected as QoS evaluation indexes, index weights were adaptively determined by the method of entropy, and then a sensor node could choose an optimal node to relay the data. The simulation results show that compared with the algorithms of Sequential Assignment Routing (SAR) and Energyaware QoS Routing(EQR), EAQR algorithm can effectively reduce the average endtoend delay, decrease the packet loss, and prolong the network lifetime.

英文关键词

Key words:

Wireless Sensor Network (WSN); multiindex; selfadaptive; entropy; Quality of Service (QoS); routing

0 引言

无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是由随机部署在监测区域的大量微型传感器节点通过无线通信方式组成的多跳自组织网络系统，其低成本、低功耗、自组织、部署方便的特点使其可广泛用于军事、环保、医疗、工农业生产、空间探索以及各种商业领域，是当前国际上备受关注的研究热点之一［1-2］。随着无线传感器网络应用的不断深入和扩展，不同业务对网络服务质量（Quality of Service, QoS）［3］提出了更高的要求，如无线传感器网络应用于智能建筑中，按时采集室内温湿度、CO2浓度等参数，监测结果要求准确、可靠；在军事战场环境下，战情警报、敌方跟踪等信息必须迅速、准确地传送，这对网络时延、丢包率都有较高要求，同时还需考虑传感器节点能量有限的特点。

近年来，人们对无线传感器网络QoS路由进行了广泛研究，而目前提出的QoS路由算法大都只考虑了单指标优化的情况，如文献［4］提出了在满足时延约束条件下最小耗费QoS路由算法以及满足带宽约束条件下最小耗费QoS路由算法，文献［5］提出了在满足带宽要求下的QoS路由算法，但这些算法都不能满足通信网络中不同业务对多个指标 (如时延和丢包率)的同时要求。目前，相关领域研究人员已经开始考虑多个QoS指标优化的问题，提出了一些基于多约束或多指标优化的算法。文献［6］提出一种有序分配路由（Sequential Assignment Routing，SAR）算法，通过构造以Sink的单跳邻居节点为根节点的多个树结构，实现传感器节点到Sink的多条路径，结合路径能耗和数据包的优先级来评估QoS度量，在所有生成树中选取一条路径传输。文献［7］提出一种能量感知QoS路由（Energyaware QoS Routing, EQR），通过评估链路代价，包括通信能耗、节点剩余能量、通信时延及误码率等QoS参数，为节点寻找符合QoS需求的最小代价路径。这些算法在处理多指标优化问题上，采用加权法或约束法将多个QoS指标组合成一个指标，各指标的权重系数根据主观经验值给定，但由于网络环境复杂多变，QoS指标在网络运行过程中不断发生变化，这种固定的主观权重使算法不能根据QoS指标的变化作出自适应地调整，不能适应QoS指标在网络运行中的动态变化，导致算法效果欠佳。

本文以提高网络服务质量、延长网络寿命为目标，提出一种基于熵权系数法［8］的多指标自适应QoS路由（Entropybased Adaptive QoS Routing，EAQR）算法，通过对节点负载、平均能量势、通信时延等QoS指标［9-10］进行综合权衡，克服了传统算法在构建路由时仅考虑单个QoS指标的缺陷，并结合QoS指标在网络运行过程中实时变化的特点，采用熵权系数法自适应确定指标的实时权重，动态选择最优节点转发数据，从而使算法性能优于前述算法。

┑2期

石为人等：基于熵权系数法的无线传感器网络自适应QoS路由算法

┆扑慊应用 ┑31卷

1 QoS评价指标

在算法研究过程中，本文假设无线传感器网络节点随机分布在二维平面上，节点位置固定，通信半径相同，且每个节点具有唯一ID号，形成加权无向连通图G=（V,E），其中V表示无线传感器网络节点集，E表示连接节点的边集，Vi表示任意节点N一跳通信范围内邻居节点的集合，Ei表示节点N到邻居节点Vi的边集，Nj表示节点N的第j个的邻居节点，Vi∈V，Ei∈E，Nj∈Vi。П疚难窠诘愀涸亍⒔诘闫骄能量势、节点通信时延作为QoS评价指标，具体定义如下。

定义1 节点负载L。L表示节点N当前的负载情况，与网络丢包率、负载均衡程度密切相关，因此本文选择节点负载作为QoS评价指标。它可从以下两个方面来衡量：1）节点剩余能量。节点剩余能量越少，可认为节点处理过的任务较多、负载较重。2）节点消息转发量，即消息缓冲队列中的待处理消息数。节点消息转发量越大，链路层的缓存消息越多，则负载越重。因此，将L定义为：

L=kME┆curВ1）

其中：L为节点N的负载；k为负载比例系数，可调节负载L的取值范围；M为单位时间内节点N的链路层消息缓冲队列的平均长度；E┆cur为节点N的剩余能量。

节点负载L反映网络中节点的负载能力，是有效降低网络丢包率、控制负载均衡的重要依据。节点负载越高，表示节点剩余能量小、处理的数据量大、任务重，因此在选择下一跳转发节点时，应尽可能选择负载低的节点。

定义2 节点平均能量势 E。E表示节点N的所有邻居节点剩余能量的平均值。考虑节点平均能量势，可有效避开剩余能量较小的路径，延长网络寿命。因此，本文选择Eё魑QoS评价指标。将ИEФㄒ逦：

ИE=1m∑mj=1ejВ2）

其中：m是节点N的邻居节点的总数；ej是节点N的第j个邻居节点Nj的剩余能量。オ

节点平均能量势ИEХ从掣媒诘闼在区域能量的平均分布情况，是均衡网络能耗、延长网络寿命的重要因素。ИEг礁撸则邻居节点剩余能量越高；反之越低。因此，节点在选择下一跳转发节点时，应尽量选择平均能量势高的节点。

定义3 节点通信时延D。D表示节点N向邻居节点Nj发送数据包时的通信时延。本文采用数据包捎带的方法获取节点的通信时延D，具体过程如下：发送节点N给数据分组加上时间戳，接收节点Nj计算从收到数据分组到发出ACK的时间间隔，并将其作为一个字段加入ACK报文，发送节点N收到ACK后，从收发时间差中减去接收节点的处理时间，得到节点一跳通信时延D。

节点通信时延是保证数据实时性、提高网络服务质量的重要指标，因此，本文选择通信时延Dё魑QoS评价指标。节点在选择下一跳转发节点时，应尽可能选择通信时延小的节点。

2 EAQR算法

当网络部署于监测区域以后，网络开始进行初始化。初始化信息由Sink节点发出，包括路由建立、邻居列表生成等。初始化信息采用洪泛的方式传播，节点在其中通过搭载的方式将自己的 ID 号、能量势、负载等信息注入初始化信息。初始化过程完成后，每个节点形成并维护一组邻居列表信息，包括邻居 ID 以及对应的能量、负载、时延等信息。然后采用熵权系数法确定各指标的权重，并实现权重的动态自适应。再根据评价模型找出评分值最高的邻居节点，通过该邻居节点转发数据。

2.1 EAQR评价模型

Ы诘N的数据转发过程等价于以其邻居Nj为方案构成的集合N={N1,…,Nj,…,Nm}中的方案进行综合选优，其中N1,…,Nj,…,Nm表示节点N的邻居节点，m是节点N的邻居节点总数。在EAQR算法中，每个方案都具有一个评价指标集Rj={Rj1,Rj2, …, Rjs| j = 1 ,…, m}，其中s是每个方案的评价指标个数，包括节点的负载、通信时延等成本型指标，及节点的平均能量势等效益型指标。矩阵R=(Rjk)（m×s）为方案集对指标集的评价矩阵。由于各评价指标间存在数量级和量纲不同的问题，为了统一各指标的趋势要求，消除各指标间的不可公度性，首先将评价矩阵R进行如下规范化处理［11］。オ

Bjk=Rjk－min Rjkmax Rjk－min Rjk， 对效益型指标おmax Rjk－Rjkmax Rjk－min Rjk，对成本型指标В3）

R=R11R12…R1sR21R22…R2sう螃螃螵Rm1Rm2…Rms

B=B11B12…B1sB21B22…B2sう螃螃螵Bm1Bm2…Bms（4）オ

评价矩阵规范化后，各项指标实现了无量纲化，记规范后的评价矩阵为B=(Bjk)（m×s）。假设评价指标的权重为w={w1,w2, …,ws}，其中∑sk=1wk=1,wk≥0(k=1,2,…,s)，则方案Nj的综合加权评价模型为： オ

uj=∑sk=1wkHjk； j=1,2,…,mВ5）

当指标的综合权重确定时，由式（5）计算方案的综合加权评分值，从而选择评分值最高的节点进行数据转发。

2.2 指标权重的确定

在多指标的综合加权评分法［12］中，确定各项评价指标的权重是关键环节。由于各评价指标的值之间存在一定差异（即数值差异），这种差异性越小，说明该评价指标对方案的评分值的影响越小，相应赋予的权重也应该越小；反之赋予的权重应该越大。为了确定权重，需要考虑考虑各指标间的差异性，EAQR算法采用熵权系数法衡量指标间的差异性，并结合评价指标值在网络运行过程中的变化，实现指标权重的动态自适应。

熵的概念源于热力学，后由香农引入信息论，表示系统状态不确定性的一种度量。当系统可能处于几种不同状态，每种状态出现的概率为pj(j = 1, …, n) 时，该系统的熵定义为：オ

H=－∑nj=1pj lg pjВ6）

其中：0≤pj≤1，∑nj=1pj=1。由熵的定义可知，当系统的状态概率处于等概率的情形，即pj=1n( j = 1 ,…, n)时，熵值H取得最大值，即：オ

H┆max=lg n=H(1n,1n,…,1n)≥H(p1,p2,…,pj)В7）

д庖恍灾食莆熵的极值性，可以看出，如果某个指标的熵H越大，表明其指标值与最优值间的差异越小，在综合评价中所起的作用越小，则其权重也越小。在具体分析过程中，可根据各个指标值的变异程度，利用熵计算出各指标权重，具体步骤如下：

1）计算贴近度djk。オ

djk=Djk∑mj=1 ∑sk=1Djk（8）

其中，Djk=Bjkmax{Bjk}， 对效益型指标おmin{Bjk}Bjk，对成本型指标。

2）根据定义计算各指标的熵值。

由熵的定义，各评价指标对待评方案评价的相对重要性的不确定性可由下列条件熵来度量:

Hk=－∑mj=1djkdk lg (djkdk); dk=∑mj=1djkВ9）

в伸氐募值性，用H┆max对Hk进行归一化处理，即得到表征评价指标的评价重要性熵：オ

hk=－1lg n∑mj=1djkdk lg (djkdk)=HkH┆maxВ10）

3）计算指标的权重。

为了便于综合评分，由hk确定评价指标的综合权重：

wk=1－hk∑sk=1(1－hk)； 0≤wk≤1且∑sk=1wk=1В11）

в纱饲蟮闷兰壑副甑淖酆先ㄖw={w1,w2,…,ws}。当节点转发数据时，根据式（5）计算其邻居节点的综合评分值，选择评分值最高的邻居节点进行数据转发。通过指标权重的自适应调整和多指标加权评分，节点在数据转发过程中同时考虑负载、平均能量势与通信时延的平衡，从而保证服务质量，延长网络寿命。オ

3 仿真实验

本文采用OMNeT++对EAQR算法进行仿真以验证算法的性能。仿真环境如下：在长宽均为100@m的区域随机部署100个传感器节点，为了便于观察，将Sink节点部署于区域的右上角；节点的最大通信半径为25@m，每个节点的初始化能量为0.5@J。在仿真过程中，假设传感器节点以一定周期产生长度为128@B的数据包并向Sink节点发送，数据传输采用恒定比特流（Constants Bit Rate, CBR），传输能耗定义为50@nJ/bit。通过改变数据包的发送速率，从1@pkt/s到10@pkt/s，从而模拟不同的负载情况。为了对比分析，本文分别对EAQR、SAR和EQR算法进行了10次仿真，网络性能主要着眼于数据包的平均端到端延迟、丢包率和网络寿命等，所有数据均是对10次仿真结果求平均值所得。

在仿真过程中，统计传感器节点产生数据包到Sink节点传输时延的平均值得到数据包的平均端到端延迟。图1所示为在不同的网络负载下，数据包的平均端到端延迟性能。随着网络数据包发送速率的增加，时延明显增加。这是由于数据流量较大时，冲突回退和重传次数增加使得发送缓存队列增加，从而产生了较大的排队延时。由图1可知，SAR与EQR算法的平均端到端延迟性能接近，EAQR算法的平均端到端延迟比SAR和EQR约减少了35.6%，且随着负载的增加上升较为缓慢。

在仿真试验中，统计1@h内传感器节点发出的数据包个数与Sink节点接收到的数据包个数之差，再除以总发送数量即得到丢包率。图2显示了不同数据包发送速率的网络丢包率。随着发送速率增大，EAQR算法的丢包率明显小于SAR和EQR，比SAR约减少了27.8%，比EQR约减少了50.5%。说明EAQR算法在一定程度上降低了丢包率，均衡网络负载。

本次仿真实验将网络寿命定义为网络中第1个节点能量耗尽的时间，即死亡时间，图3所示为不同网络负载下的网络寿命变化情况。随着网络负载增加，网络寿命不断下降，EAQR算法的网络寿命明显比SAR和EQR长，是SAR的1.21倍，是EQR的1.12倍，且随着负载的增加下降较为缓慢。这说明EAQR算法的路由选择机制有利于均衡网络节点的能量消耗，避免节点因转发数据而快速死亡，延长了网络寿命。

4 结语

本文提出了一种基于熵权系数法的无线传感器网络QoS路由算法――EAQR，以节点负载、平均能量势、通信时延作为QoS指标。首先将评价矩阵规范化，采用熵权系数法确定各指标的权重，并结合评价指标值在网络运行过程中的变化，实现权重的自适应调整；然后根据评价模型计算邻居节点的加权评分值，从而选择评分值最高的节点转发数据。该算法应用多指标优化来选择路由路径，同时保证数据传输的服务质量。仿真实验表明：与SAR、EQR算法相比，EAQR可极大地降低网络的平均端到端延迟，有效降低网络丢包率，延长网络寿命，为网络提供QoS保证。

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计算机传感技术范文第4篇

信息技术的核心完全改变了整个时代的面貌，不管是从生产生活还是各项技术领域都带来了不同的改变，不管是哪种技术都能够为不同行业、不同领域的生产提供需求，大大提高了效率。但是，需要认识到的是目前越来越多的技术被利用都是采用几种技术联用的方式，未来的信息技术的发展必定是各种技术联用的方式[1]。这种现象产生的原因主要是因为单一的技术无法满足当下人们对信息水平的要求，因此在这种要求之下建立一个完善、全面的技术联用的模式就成为了当下技术发展的必然，通过将技术联用，其实也推动了整个时代的进步。特别是目前将计算机技术与传感技术、通信技术两两结合联用，不仅推动了社会的发展，同时为新技术的诞生提供了一定的参考。

（一）计算机技术与传感技术的联用。从某种程度上而言，传感技术作为信息技术的一部分，是一个国家信息化程度的重要标志。传感技术就是利用各种物理量、化学量以及生物量的传感器获取信息，如何评价一个高品质的传感技术系统，只需要观察其获取到的信息量大小以及信息的质量。传感技术作为吸纳带科学技术发展的基础，在受重视程度方面还存在一定的欠缺。特别是与信息技术的另外两项技术相比，传感技术的发展都比较落后。利用传感技术制作而成的传感器是一项十分重要的检测装置，其之所以能够完成检测主要是借助传感器中的各项敏感元件。将传感技术与计算机技术联用，能够将传感技术收集到的信息通过计算机技术实现信息数据的处理，换句话而言就是能够实现信息数据的采集与处理的一体化过程。具体表现为基于传感技术的传感器针对不同用户的不同需求采集以及检测到各种信息资源，通过识别与处理出用户需要的资源，再利用计算机技术对筛选出来的信息进行进一步的分析与处理，接着存储到计算机系统的数据库当中，用户可以随时对数据库中的资料进行查询和利用。这样一来大大提高了信息的利用率，同时还能够提高整个工作效率，并且在进行数据传输的过程中也十分的可靠与准确[2]。

（二）计算机技术与通信技术的联用。通信技术的利用就是为了能够更好的实现信息的交流。在整个社会中，各种有形的信息与无形的信息之间的交流都在影响着人们的生产生活，如果出现信息交流中断的问题很有可能影响人们正常的生产生活。在科学技术并没有这么发达时人们采用电报等形式进行信息的交流，这个时代人们使用电话、蓝牙各种先进手段实现信息的交流，特别是无线通信的方式逐渐将有线通信的方式取代，主要是因为无线通信的优势能够高效实现信息的交流。利用将计算机技术与通信技术的联用，两种技术联合衍生出的各种即时交流平台、网络购物等的出现更是实现了数据信息的高效交流。具体表现为发送方能够在最短的时间内将信息传递到接受放，通信技术组成的通信网络能够将计算机已经处理的信息传递给每个用户，同时计算机又能够对通信传输实行在线监控，这样一来就能够以最安全最快速的方式将信息进行传达。目前使用的移动智能手机、移动客户端、线上购物等都融合了计算机技术与通信技术。

总而言之，科技的进步，人们生产生活水平的提高都是借助了各项先进技术的广泛应用。通过实际的实验证明，将计算机技术与传感技术、通信技术有效紧密的联用起来，其不仅能够有效推动社会的发展，同时也证明了技术与技术之间的联用必定是未来的社会发展的必然趋势。

作者:潘谈单位:吉林电子信息职业技术学院

计算机传感技术范文第5篇

关键词：计算机技术 信息技术 联用

中图分类号：TP315 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）02-0231-01

近年来，我国市场经济快速发展，推动了各个领域各个行业的信息化建设，人们在生活、工作和学习中的频繁交往对计算机技术提出了更高的要求，单纯的计算机技术已经难以满足人们的需求，计算机技术与信息技术联用是现代化科学技术的一个重要创新，将科学技术的发展推向了一个更加广阔的领域。

1 计算机技术的主要功能

1.1 网络运用

如今的互联网信息时代，计算机技术的快速发展，逐渐实现了计算机技术和网络技术的相互融合，计算机技术借助于互联网平台，在多个计算机系统之间实现了真正的数据信息的高效传输和资源共享[1]。当前，社会中各个单位、企业或者个人都设计了自己的主页或者网站，直接在主页或者网站上一些重要的信息，浏览者直接利用网络链接查看自己需求的信息。一方面，计算机技术的网络运用，发挥了良好的宣传效果，利用计算机网络实现对单位和企业的管理，另一方面，为用户提供了多种有价值的信息，满足了用户的信息需求。计算机技术和网络技术的相互融合，使人们快速了解国内外的重要信息，提高了信息资源的传输效率，使人们之间的沟通交流更加紧密。

1.2 数据处理

数据处理是计算机技术的重要功能，计算机技术可以自动筛选数据信息，为用户提供更加便捷方便的搜索功能。用户在计算机中输入信息数据，计算机技术可以利用内部的程序代码完成多种复杂数据处理，满足了企业和用户的需求。

2 信息技术的特点

2.1 信息性

信息性是信息技术最主要的特点，信息技术能够有效地提高信息的利用率和信息处理，在信息加工、采集、处理等环节，具有动态性、共享性、普遍性、客观性的特征[2]，是现代化科学技术发展的重要标志，为人们生活和工作提供大量的有价值的信息。

2.2 技术性

信息技术的应用设备和工具是非常先进的，现代化的信息技术为人们的生活、工作和学习提供了很多的便利，具有功能高效、操作便捷方便、经验丰富、技能熟练等特点。

3 计算机技术和信息技术联用

信息技术是多种处理和管理信息技术的统称，被广泛的应用在计算机应用软件、计算机信息系统、通信技术安装、设计和计算机科学技术中，信息技术主要由通信技术、传感技术和计算机技术三个核心部分组成[3]，每一种技术在不同的领域发挥着不同的作用，随着现代化科学技术的快速发展，单一的功能已经不能满足社会的发展和人们的需求，因此计算机技术和信息技术联用，实现这三个方面的相互配合和整合，发挥出更加多元化的功能，逐渐成为现代化科学技术发展的趋势。

3.1 计算机技术和传感技术的联用

传感技术是一种重要的现代化科学技术，被广泛的应用在多个领域，传感器有很多不同的种类，工作原理也各不相同，不同的领域需要使用不同功能的传感器，传感器作为一种重要的检测装置，其内部包含了多种敏感元件，在应用的过程中，必须保稳定性，为系统提供可靠准确的数据信息。传感技术主要的功能是将检测信息按照一定的规律转换为用户需求的信息，进而进行交换、筛选和处理。通常情况下，传感技术的主要工作内容包括信息识别规划设计和信息处理、评价、测试和开发，计算机技术和传感技术的联用实现了数据处理和信息采集的一体化操作控制，传感技术结合用户的需求，采集检测对象的信息资源，捕捉和筛选有用的信息资源，然后计算机技术将这些信息资源进行分析和处理，最后储存到计算机系统中的数据库中，用户可以随时查询和使用这些信息资源，极大地提高了信息资源的利用率。

3.2 计算机技术和通信技术的联用

在如今的信息化时代，人们的生活、学习和工作离不开信息的交流和传递，通信技术在各个领域都发挥着非常重要的作用。通信技术主要包括两种重要的技术：无线通信技术和有线通信技术，随着通信技术的快速发展，无线通信技术逐渐代替了有线通信技术，计算机技术和通信技术的联用，不仅提高了通信系统的安全性，而且极大地提高了数据传输的可靠性和稳定性，使得通信数据能够最安全、最快的传动给接收者，实现了通信数据信息的高效率传输。同时，计算机技术和通信技术的联用，推动了多种技术的快速发展，如数字电视、网上购物、手机网页新闻、移动电话、多媒体技术等。

4 结语

现代化科学技术的快速发展对计算机技术提出了更高的要求，计算机技术和信息技术的联用是科技进步和社会发展的重要趋势，极大地推动了科学技术的快速发展。

参考文献

[1]梁静.分析计算机技术与信息技术的联用[J].河南科技，2012，24：5.