柔性声学和振动传感器的新兴应用

随着科学技术的不断进步，人类距离实现物联网指日可待。物联网需要个人与周围环境进行更广泛的连接，因此，可穿戴技术的发展，特别是将不同的外部刺激转换为电信号并对各种表面条件具有高度适应性的软传感器，对建立物联网至关重要。

与传统的本质上是刚性的基于硅的传感器不同，软传感器的显著特征在于其具有低模量的固有灵活性。因此，它们可以更好地与人体相容。它们优异的柔韧性通常通过几种策略获得，例如使用柔软的弹性体基底，采用独特的结构，和减少厚度。此外，通过利用新型纳米材料和创新结构，软传感器显示出比传统传感器具备高得多的灵敏度，能够检测到难以察觉的外部刺激。

目前为止，人们已经开发了不同类型的软传感器来检测各种外部刺激，包括应变、压力、温度、汗液和纹理等。在这些不同类型中，近年来，柔性声学/振动传感器因其在生物识别、人机界面、电子皮肤和医疗保健方面的应用前景广阔备受各国科研工作者关注。柔性声学和震动传感器具备检测高带宽的声学及振动刺激的独特能力，从而赋予了它独特的性能。

为了从这些传感器中获得最大收益，不可避免地要使用机器学习来处理它们的输出信号；使用机器学习算法，可以对原始数据进行更准确、更高效的解释。

柔性声学/振动传感器基于各种转导机制将宽频谱的模拟声波和振动转换为电数据，包括电阻、电容、摩擦电、压电和光学效应。与传统的压力传感器不同，柔性声学和振动传感器不仅需要测量小的压力变化，而且需要在宽的频率范围内保持其敏锐的灵敏度。因此，带宽（即频率响应）与灵敏度和动态范围一起成为评估其传感性能的重要参数。

一旦使用柔性声学/振动传感器将模拟声波和振动转换为电数据，根据流行趋势，通常使用机器学习算法对转换后的数据进行处理，以消除噪声并提供更好的解释。机器学习算法模仿人类的学习方式，通过经验更准确地揭示嵌入数据中的潜在模式。