4.稳定性:
定义:稳定性是指传感器在一段时间内保持其性能的能力。
【各种传感器接口 一文看懂传感器常见的设计技巧及技术指标】解读一:稳定性是检验传感器在一定时间范围内是否稳定工作的主要指标。导致传感器不稳定的因素主要包括温度漂移和内应力释放。因此，增加温度补偿和时效处理等措施有助于提高稳定性。
解读二:稳定根据不同的时间段可以分为短期稳定和长期稳定。当考察时间过短时，稳定性接近重复性。因此，稳定性指数主要考察长期稳定性。具体时长根据使用环境和要求确定。
解释三:稳定性指标的定量表示方法可以用绝对误差，也可以用相对误差。例如，应变力传感器的稳定性为0.02%/12h。
5.采样频率:
定义:采样频率是指传感器在单位时间内可以采样的测量结果数量。
解读1:采样频率反映了传感器的快速响应能力，是最重要的动态特性指标。采样频率是测量数据快速变化时必须充分考虑的技术指标之一。根据香农采样定律，传感器的采样频率应不小于测量变化频率的2倍。
解读2:随着频率的不同，传感器的精度指标也随之变化。一般来说，采样频率越高，测量精度越低。
然而，传感器给出的最高精度通常是在最低采样速度下获得的测量结果，即使在静态条件下也是如此。因此，在选择传感器时，必须同时考虑精度和速度。
让我们来看看传感器的五个设计技巧
1.从总线工具开始
第一步，工程师在第一次连接传感器时，应采用总线工具来限制未知。总线工具连接到个人计算机，然后连接到I2C、SPI或其他允许传感器“说话”的协议。与总线工具相关的PC应用程序为发送和接收数据提供了一个已知的工作源，它不是一个未知的、未经认证的嵌入式微控制器驱动程序。在总线工具的工作环境下，开发人员可以发送和接收消息，以便在尝试在嵌入式级别操作之前了解这一部分是如何工作的。
2.用Python编写传输接口代码
一旦开发人员尝试使用总线工具的传感器，下一步就是为传感器编写应用程序代码。不要直接跳到微控制器代码，而是用Python编写应用程序代码。许多总线工具在编写脚本时配置插件和示例代码。Python通常是中可用的语言之一。NET。用Python编写应用程序又快又容易，同时也提供了一种在应用程序中测试传感器的方法，不像在嵌入式环境中测试那么复杂。拥有高级代码将使非嵌入式工程师能够轻松挖掘脚本并测试传感器，而无需嵌入式软件工程师的关心。
3.用微型Python测试传感器
用Python编写第一个应用程序代码的一个好处是，通过调用Micro Python，应用程序调用到总线工具的应用程序接口可以很容易地被替换。Micro Python运行在实时嵌入式软件中，其中有很多传感器供工程师了解其价值。微Python运行在Cortex-M4处理器中，是调试应用程序代码的好环境。不仅简单，这里也不需要写I2C或者SPI驱动，因为Micro Python的函数库已经涵盖了。
4.使用传感器供应商代码
任何可以从传感器制造商处“搜索”到的示例代码，工程师都需要走很长的路才能理解传感器是如何工作的。遗憾的是，很多传感器供应商并不是嵌入式软件设计方面的专家，所以不要指望找到一个漂亮的架构和优雅的例子就能投入生产。只需使用供应商代码并了解这部分是如何工作的，然后重构的挫败感就会出现，直到它可以干净利落地集成到嵌入式软件中。它可能会像“意大利面条”一样开始，但利用制造商对其传感器如何工作的理解，将有助于在产品推出前减少许多浪费的周末。
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