第一章量測(cè)技術(shù)基礎(chǔ)第二章信號(hào)處理算法進(jìn)展第三章多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)第四章高維信號(hào)降維技術(shù)第五章智能信號(hào)處理系統(tǒng)架構(gòu)第六章量測(cè)與信號(hào)處理技術(shù)未來(lái)趨勢(shì)01第一章量測(cè)技術(shù)基礎(chǔ)封面頁(yè)：量測(cè)技術(shù)概述量測(cè)技術(shù)是現(xiàn)代工程與科學(xué)研究中不可或缺的一部分，它通過(guò)精密的儀器和先進(jìn)的算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理量、化學(xué)量、生物量等數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確采集與處理。在2026年，隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，量測(cè)技術(shù)正迎來(lái)前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。本章將深入探討量測(cè)技術(shù)的核心要素、應(yīng)用場(chǎng)景及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，為讀者構(gòu)建一個(gè)全面的量測(cè)技術(shù)知識(shí)體系。第1頁(yè)量測(cè)技術(shù)的現(xiàn)代應(yīng)用場(chǎng)景引入案例一：大型橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)利用分布式光纖傳感系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)橋梁應(yīng)力分布案例二：智能交通系統(tǒng)中的車(chē)輛監(jiān)測(cè)融合多源數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)車(chē)速、流量分析案例三：工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線缺陷檢測(cè)基于機(jī)器視覺(jué)和激光雷達(dá)的實(shí)時(shí)缺陷識(shí)別案例四：環(huán)境監(jiān)測(cè)中的空氣質(zhì)量分析通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)PM2.5、CO2等指標(biāo)案例五：醫(yī)療影像中的病灶檢測(cè)多模態(tài)MRI數(shù)據(jù)的智能分析案例六：地震監(jiān)測(cè)中的地面位移測(cè)量利用GPS和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的高精度定位第2頁(yè)量測(cè)技術(shù)核心要素分析傳感器技術(shù)高精度MEMS傳感器與光纖傳感技術(shù)的應(yīng)用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)高速數(shù)據(jù)采集卡與分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的技術(shù)特點(diǎn)信號(hào)預(yù)處理數(shù)字濾波與數(shù)據(jù)對(duì)齊算法的技術(shù)原理數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)光纖+5G混合組網(wǎng)的傳輸性能與可靠性邊緣計(jì)算平臺(tái)基于GPU+FPGA的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理架構(gòu)云中心分析分布式計(jì)算集群的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與智能分析第3頁(yè)關(guān)鍵技術(shù)比較與論證傳感器技術(shù)對(duì)比MEMS傳感器與LVDT傳感器的性能對(duì)比數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對(duì)比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集卡與高速數(shù)據(jù)采集卡的對(duì)比信號(hào)預(yù)處理技術(shù)對(duì)比數(shù)字濾波與數(shù)據(jù)對(duì)齊算法的性能對(duì)比第4頁(yè)量測(cè)技術(shù)實(shí)施步驟與總結(jié)實(shí)施流程1.場(chǎng)地勘察與傳感器布局2.傳感器安裝與標(biāo)定3.數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)調(diào)試4.傳輸網(wǎng)絡(luò)部署5.軟件平臺(tái)開(kāi)發(fā)6.系統(tǒng)集成與測(cè)試關(guān)鍵要點(diǎn)1.傳感器精度與覆蓋范圍需滿足監(jiān)測(cè)需求2.數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)需具備高帶寬與低延遲3.傳輸網(wǎng)絡(luò)需保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃耘c安全性4.邊緣計(jì)算平臺(tái)需支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)5.云中心分析需具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算能力02第二章信號(hào)處理算法進(jìn)展封面頁(yè)：信號(hào)處理技術(shù)概述信號(hào)處理技術(shù)是現(xiàn)代電子工程、通信工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)中的核心領(lǐng)域，它通過(guò)一系列算法和系統(tǒng)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行提取、變換、分析和重構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)信息的有效傳遞與利用。在2026年，隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)和量子計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展，信號(hào)處理技術(shù)正迎來(lái)新的突破。本章將深入探討信號(hào)處理算法的進(jìn)展、應(yīng)用場(chǎng)景及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，為讀者構(gòu)建一個(gè)全面的信號(hào)處理知識(shí)體系。第5頁(yè)信號(hào)處理在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用案例一：城市交通流量?jī)?yōu)化基于雷達(dá)和攝像頭數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)交通流量分析案例二：智能紅綠燈控制系統(tǒng)通過(guò)車(chē)流量數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整紅綠燈時(shí)間案例三：車(chē)輛盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)利用雷達(dá)信號(hào)檢測(cè)車(chē)輛盲區(qū)案例四：自動(dòng)駕駛車(chē)輛定位系統(tǒng)通過(guò)多源傳感器數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)高精度定位案例五：交通事件檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)視頻和雷達(dá)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢測(cè)交通事故案例六：交通信號(hào)預(yù)測(cè)系統(tǒng)基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)交通信號(hào)變化第6頁(yè)信號(hào)處理核心算法分析傳統(tǒng)信號(hào)處理算法包括傅里葉變換、濾波器設(shè)計(jì)等經(jīng)典算法現(xiàn)代信號(hào)處理算法包括小波變換、自適應(yīng)濾波等現(xiàn)代算法深度學(xué)習(xí)算法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等量子信號(hào)處理利用量子計(jì)算加速信號(hào)處理任務(wù)混合算法傳統(tǒng)算法與深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合信號(hào)處理硬件加速利用FPGA和ASIC加速信號(hào)處理任務(wù)第7頁(yè)關(guān)鍵技術(shù)比較與論證傳統(tǒng)算法與現(xiàn)代算法對(duì)比傳統(tǒng)算法的成熟性與現(xiàn)代算法的靈活性對(duì)比深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)算法對(duì)比深度學(xué)習(xí)算法的精度與計(jì)算復(fù)雜度對(duì)比量子信號(hào)處理與傳統(tǒng)算法對(duì)比量子信號(hào)處理的計(jì)算速度與可擴(kuò)展性對(duì)比第8頁(yè)信號(hào)處理實(shí)施步驟與總結(jié)實(shí)施流程1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理2.算法選擇與設(shè)計(jì)3.硬件平臺(tái)搭建4.軟件開(kāi)發(fā)與測(cè)試5.系統(tǒng)集成與優(yōu)化6.部署與運(yùn)維關(guān)鍵要點(diǎn)1.數(shù)據(jù)采集需保證數(shù)據(jù)的完整性與準(zhǔn)確性2.算法選擇需根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行調(diào)整3.硬件平臺(tái)需具備足夠的計(jì)算能力與存儲(chǔ)空間4.軟件開(kāi)發(fā)需遵循模塊化設(shè)計(jì)原則5.系統(tǒng)集成需保證各模塊之間的兼容性6.部署與運(yùn)維需制定詳細(xì)的計(jì)劃與方案03第三章多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)封面頁(yè)：多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)概述多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)是現(xiàn)代信息技術(shù)中的重要組成部分，它通過(guò)整合來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)信息的互補(bǔ)與增強(qiáng)，從而提高系統(tǒng)的感知能力、決策能力和智能化水平。在2026年，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)正迎來(lái)前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。本章將深入探討多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)的核心要素、應(yīng)用場(chǎng)景及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，為讀者構(gòu)建一個(gè)全面的多源數(shù)據(jù)融合知識(shí)體系。第9頁(yè)多源數(shù)據(jù)融合在災(zāi)害預(yù)警中的應(yīng)用案例一：地震預(yù)警系統(tǒng)融合地震波數(shù)據(jù)和地面振動(dòng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)快速預(yù)警案例二：臺(tái)風(fēng)預(yù)警系統(tǒng)融合氣象數(shù)據(jù)、海洋數(shù)據(jù)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)案例三：森林火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)融合衛(wèi)星熱成像數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警案例四：洪水預(yù)警系統(tǒng)融合水文數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)案例五：地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)融合地質(zhì)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和地面?zhèn)鞲衅鲾?shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警案例六：氣象災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)融合氣象數(shù)據(jù)、海洋數(shù)據(jù)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)第10頁(yè)多源數(shù)據(jù)融合方法分析傳統(tǒng)融合方法包括加權(quán)平均、貝葉斯估計(jì)等經(jīng)典方法現(xiàn)代融合方法包括深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)代方法數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)融合數(shù)據(jù)模型驅(qū)動(dòng)方法利用先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)建融合模型混合融合方法傳統(tǒng)方法與現(xiàn)代方法的結(jié)合數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估評(píng)估不同數(shù)據(jù)源的質(zhì)量，提高融合效果第11頁(yè)關(guān)鍵技術(shù)比較與論證傳統(tǒng)方法與現(xiàn)代方法對(duì)比傳統(tǒng)方法的成熟性與現(xiàn)代方法的靈活性對(duì)比深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)算法對(duì)比深度學(xué)習(xí)算法的精度與計(jì)算復(fù)雜度對(duì)比模型驅(qū)動(dòng)方法與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法對(duì)比模型驅(qū)動(dòng)方法的可解釋性與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的泛化能力對(duì)比第12頁(yè)融合技術(shù)實(shí)施步驟與總結(jié)實(shí)施流程1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理2.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估3.融合方法選擇與設(shè)計(jì)4.模型訓(xùn)練與優(yōu)化5.系統(tǒng)集成與測(cè)試6.部署與運(yùn)維關(guān)鍵要點(diǎn)1.數(shù)據(jù)采集需保證數(shù)據(jù)的完整性與準(zhǔn)確性2.數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估需全面考慮數(shù)據(jù)的可靠性3.融合方法選擇需根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行調(diào)整4.模型訓(xùn)練需保證數(shù)據(jù)的多樣性與代表性5.系統(tǒng)集成需保證各模塊之間的兼容性6.部署與運(yùn)維需制定詳細(xì)的計(jì)劃與方案04第四章高維信號(hào)降維技術(shù)封面頁(yè)：高維信號(hào)降維技術(shù)概述高維信號(hào)降維技術(shù)是現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要組成部分，它通過(guò)減少數(shù)據(jù)的維度，降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。在2026年，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，高維信號(hào)降維技術(shù)正迎來(lái)新的突破。本章將深入探討高維信號(hào)降維技術(shù)的核心要素、應(yīng)用場(chǎng)景及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，為讀者構(gòu)建一個(gè)全面的高維信號(hào)降維知識(shí)體系。第13頁(yè)高維信號(hào)降維在醫(yī)療影像分析中的應(yīng)用案例一：腦部MR圖像分析通過(guò)降維技術(shù)提取腦部病灶特征，輔助醫(yī)生診斷案例二：心臟MRI圖像分析通過(guò)降維技術(shù)提取心臟病變特征，輔助醫(yī)生診斷案例三：腫瘤影像分析通過(guò)降維技術(shù)提取腫瘤特征，輔助醫(yī)生診斷案例四：骨骼MRI圖像分析通過(guò)降維技術(shù)提取骨骼病變特征，輔助醫(yī)生診斷案例五：腦電圖（EEG）數(shù)據(jù)分析通過(guò)降維技術(shù)提取腦電信號(hào)特征，輔助醫(yī)生診斷案例六：功能性磁共振成像（fMRI）數(shù)據(jù)分析通過(guò)降維技術(shù)提取腦部功能區(qū)域特征，輔助醫(yī)生診斷第14頁(yè)高維信號(hào)降維方法分析線性降維方法包括主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等經(jīng)典方法非線性降維方法包括局部線性嵌入（LLE）、等距映射（Isomap）等現(xiàn)代方法深度學(xué)習(xí)降維方法包括自編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等深度學(xué)習(xí)方法稀疏編碼方法通過(guò)稀疏表示降低數(shù)據(jù)維度字典學(xué)習(xí)方法通過(guò)構(gòu)建字典學(xué)習(xí)低維表示核方法降維利用核技巧將數(shù)據(jù)映射到高維空間再降維第15頁(yè)關(guān)鍵技術(shù)比較與論證線性方法與非線性方法對(duì)比線性方法的計(jì)算復(fù)雜度與非線性方法的靈活性的對(duì)比深度學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)算法對(duì)比深度學(xué)習(xí)算法的精度與計(jì)算復(fù)雜度對(duì)比稀疏編碼方法與傳統(tǒng)算法對(duì)比稀疏編碼方法的存儲(chǔ)效率與傳統(tǒng)算法的計(jì)算效率對(duì)比第16頁(yè)降維技術(shù)實(shí)施步驟與總結(jié)實(shí)施流程1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理2.數(shù)據(jù)降維方法選擇3.模型訓(xùn)練與優(yōu)化4.降維效果評(píng)估5.系統(tǒng)集成與測(cè)試6.部署與運(yùn)維關(guān)鍵要點(diǎn)1.數(shù)據(jù)采集需保證數(shù)據(jù)的完整性與準(zhǔn)確性2.數(shù)據(jù)預(yù)處理需去除噪聲和異常值3.降維方法選擇需根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行調(diào)整4.模型訓(xùn)練需保證數(shù)據(jù)的多樣性與代表性5.降維效果評(píng)估需全面考慮數(shù)據(jù)的降維效果6.系統(tǒng)集成需保證各模塊之間的兼容性7.部署與運(yùn)維需制定詳細(xì)的計(jì)劃與方案05第五章智能信號(hào)處理系統(tǒng)架構(gòu)封面頁(yè)：智能信號(hào)處理系統(tǒng)概述智能信號(hào)處理系統(tǒng)是現(xiàn)代信息技術(shù)中的重要組成部分，它通過(guò)整合來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)信息的互補(bǔ)與增強(qiáng)，從而提高系統(tǒng)的感知能力、決策能力和智能化水平。在2026年，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，智能信號(hào)處理系統(tǒng)正迎來(lái)前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。本章將深入探討智能信號(hào)處理系統(tǒng)的核心要素、應(yīng)用場(chǎng)景及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，為讀者構(gòu)建一個(gè)全面的智能信號(hào)處理系統(tǒng)知識(shí)體系。第17頁(yè)智能信號(hào)處理系統(tǒng)在工業(yè)自動(dòng)化中的應(yīng)用案例一：工業(yè)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)案例二：智能生產(chǎn)線質(zhì)量控制通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)產(chǎn)品缺陷，提高產(chǎn)品質(zhì)量案例三：智能交通系統(tǒng)通過(guò)雷達(dá)和攝像頭數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)交通流量監(jiān)測(cè)和信號(hào)控制案例四：智能樓宇能源管理通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)能源消耗，實(shí)現(xiàn)智能控制案例五：智能農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)通過(guò)傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)土壤濕度、溫度等環(huán)境參數(shù)，實(shí)現(xiàn)智能灌溉案例六：智能安防系統(tǒng)通過(guò)攝像頭和傳感器數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)控和報(bào)警第18頁(yè)智能信號(hào)處理系統(tǒng)架構(gòu)分析數(shù)據(jù)采集層包括傳感器網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)采集卡、數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)等組件邊緣計(jì)算層包括邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)、邊緣計(jì)算平臺(tái)等組件云中心層包括云服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)、分析平臺(tái)等組件應(yīng)用層包括用戶(hù)界面、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)等組件通信網(wǎng)絡(luò)包括有線網(wǎng)絡(luò)、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)、5G網(wǎng)絡(luò)等組件安全防護(hù)包括防火墻、入侵檢測(cè)系統(tǒng)等組件第19頁(yè)關(guān)鍵技術(shù)比較與論證數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)對(duì)比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的對(duì)比邊緣計(jì)算平臺(tái)對(duì)比傳統(tǒng)邊緣計(jì)算平臺(tái)與智能邊緣計(jì)算平臺(tái)的對(duì)比云中心分析系統(tǒng)對(duì)比傳統(tǒng)云分析系統(tǒng)與智能云分析系統(tǒng)的對(duì)比第20頁(yè)智能信號(hào)處理系統(tǒng)實(shí)施步驟與總結(jié)實(shí)施流程1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理2.邊緣計(jì)算平臺(tái)搭建3.云中心分析平臺(tái)搭建4.系統(tǒng)集成與測(cè)試5.部署與運(yùn)維關(guān)鍵要點(diǎn)1.數(shù)據(jù)采集需保證數(shù)據(jù)的完整性與準(zhǔn)確性2.邊緣計(jì)算平臺(tái)需具備足夠的計(jì)算能力與存儲(chǔ)空間3.云中心分析平臺(tái)需具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算能力4.系統(tǒng)集成需保證各模塊之間的兼容性5.部署與運(yùn)維需制定詳細(xì)的計(jì)劃與方案06第六章量測(cè)與信號(hào)處理技術(shù)未來(lái)趨勢(shì)封面頁(yè)：量測(cè)與信號(hào)處理技術(shù)概述量測(cè)與信號(hào)處理技術(shù)是現(xiàn)代工程與科學(xué)研究中不可或缺的一部分，它通過(guò)精密的儀器和先進(jìn)的算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理量、化學(xué)量、生物量等數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確采集與處理。在2026年，隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，量測(cè)與信號(hào)處理技術(shù)正迎來(lái)前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。本章將深入探討量測(cè)與信號(hào)處理技術(shù)的核心要素、應(yīng)用場(chǎng)景及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，為讀者構(gòu)建一個(gè)全面的量測(cè)與信號(hào)處理技術(shù)知識(shí)體系。第21頁(yè)量測(cè)與信號(hào)處理技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀案例一：智能傳感器技術(shù)基于AI芯片的MEMS傳感器，實(shí)現(xiàn)智能數(shù)據(jù)采集案例二：無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)6G+衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)全球覆蓋案例三：混合現(xiàn)實(shí)增強(qiáng)技術(shù)AR輔助現(xiàn)場(chǎng)量測(cè)，提高測(cè)量精度案例四：可穿戴傳感技術(shù)非侵入式監(jiān)測(cè)患者生理參數(shù)案例五：超材料傳感通過(guò)亞波長(zhǎng)結(jié)構(gòu)增強(qiáng)信號(hào)響應(yīng)案例六：光量子傳感利用單光子干涉實(shí)現(xiàn)超高精度測(cè)量第22頁(yè)關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展方向分析智能傳感器技術(shù)集成AI芯片的MEMS傳感器，實(shí)現(xiàn)智能數(shù)據(jù)采集無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)6G+衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)全球覆蓋混合現(xiàn)實(shí)增強(qiáng)技術(shù)AR輔助現(xiàn)場(chǎng)量測(cè)，提高測(cè)量精度可穿戴傳感技術(shù)非侵入式監(jiān)測(cè)患者生理參數(shù)超材料傳感通過(guò)亞波長(zhǎng)結(jié)構(gòu)增強(qiáng)信號(hào)響應(yīng)光量子傳感利用單光子干涉實(shí)現(xiàn)超高精度測(cè)量第23頁(yè)關(guān)鍵技術(shù)比較與論證智能傳感器技術(shù)對(duì)比傳統(tǒng)傳感器與智能傳感器的對(duì)比無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)對(duì)比傳統(tǒng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)與智能無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比混合現(xiàn)實(shí)增