MLX90614红外温度计:原理与应用

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"这篇文档主要介绍了MLX90614系列红外温度计的信号处理原理、特点、优点、应用及订购信息。" 在信号处理原理方面,MLX90614采用了一种内部状态机来控制物体和环境温度的测量与计算。它集成了两个红外(IR)传感器,其中一个在MLX90614xAx型号中。传感器的输出首先通过一个增益可编程的低噪声低失调电压放大器放大,然后通过Sigma Delta调制器转化为单一比特流,该流再反馈给数字信号处理器(DSP)进行后续处理。为了降低输入信号带宽并优化噪声特性及刷新率,信号会通过可编程的FIR(有限 impulse response)和IIR(无限 impulse response)低通滤波器。IIR滤波器的输出是测量的温度值,存储在内部RAM中,包括片上温度传感器(PTAT或PTC)和IR传感器的读数。 测量得到的环境温度(Ta)和物体温度(To)具有0.01°C的分辨率。温度数据可以通过SMBus的两线接口读取,或者通过PWM(脉冲宽度调制)数字模式输出,后者提供10位分辨率并允许配置测量范围。在测量周期的最后阶段,Ta和To被重新调整以适应PWM输出的分辨率,并存储在状态机的寄存器中,状态机能够生成固定频率和相应占空比的PWM信号来表示测量数据。 MLX90614系列的特点和优点包括其小巧的体积、低成本、易于集成,以及在宽温范围内的出厂校准。它在0到+50°C的温度范围内精度可达0.5°C,最高分辨率为0.02°C。此外,它还支持SMBus数字接口,可以定制PWM连续读数输出,并且有多种电源电压和封装选项,适合各种应用领域,如汽车空调控制系统、建筑空调感应、打印机温度控制等。该设备也适用于医疗、家电、卫生保健等领域,并可通过两线通信支持多达100个传感器的多区域温度控制。 订购时,器件编号包括温度代码(E或K)、热电堆数目(单或双感应区域)以及封装选择(如标准封装或特定视角)。例如,MLX90614ESF-BAA代表5V电源电压、单感应区域和标准封装的型号。 总结来说,MLX90614是一款高效能的红外温度计,结合了先进的信号处理技术,能够提供精确的非接触式温度测量,广泛应用于工业、汽车和家用设备中。
2019-03-06 上传
《应用多元统计分析》为北京大学数学科学学院概率统计系“应用多元统计分析”课程使用多年的教材,它主要介绍一些实用的多元统计分析方法的理论及其应用,并列举了各方面的应用实例,同时还以国际上著名的统计分析软件SAS系统作为典型工具,通过实例介绍如何处理数据分析中的各种实际问题。 第一章 绪论 §1.1 引言 §1.2 多元统计分析的应用 §1.3 多元统计数据的图表示法 习题一 第二章 多元正态分布及参数的估计 §2.1 随机向量 §2.2 多元正态分布的定义与基本性质 §2.3 条件分布和独立性 §2.4 随机阵的正态分布 §2.5 多元正态分布的参数估计 习题二 第三章 多元正态总体参数的假设检验 §3.1 几个重要统计量的分布 §3.2 单总体均值向量的检验及置信域 §3.3 多总体均值向量的检验 §3.4 协方差阵的检验 §3.5 独立性检验 §3.6 正态性检验 习题三 第四章 回归分析 §4.1 经典多元线性回归 §4.2 回归变量的选择与逐步回归 §4.3 多因变量的多元线性回归 §4.4 多因变量的逐步回归 §4.5 双重筛选逐步回归 习题四 第五章 判别分析 §5.1 距离判别 §5.2 贝叶斯(Bayes)判别法及广义平方距离判别法 §5.3 费希尔(Fisher)判别 §5.4 判别效果的检验及各变量判别能力的检验 §5.5 逐步判别 习题五 第六章 聚类分析 §6.1 聚类分析的方法 §6.2 距离与相似系数 §6.3 系统聚类法 §6.4 系统聚类法的性质及类的确定 §6.5 动态聚类法 §6.6 有序样品聚类法(最优分割法) §6.7 变量聚类方法 习题六 第七章 主成分分析 §7.1 总体的主成分 §7.2 样本的主成分 §7.3 主成分分析的应用 习题七 第八章 因子分析 §8.1 引言 §8.2 因子模型 …… 第九章 对应分析方法 第十章 典型相关分析 第十一章 偏最小二乘回归分析 附录 矩阵代数 部分习题参考解答或提示 参考文献 主要符号说明 索引