1. 传感器基础与信号类型

做嵌入式系统这么多年，我接触过的传感器少说也有上百种。但不管多复杂的系统，归根结底都要先搞清楚两件事：传感器怎么感知物理量，以及信号怎么进到芯片里。这一节，咱们就把这些基础打牢。

1.1 常见传感器：温度、压力、IMU

先说说最常见的三类传感器。我个人习惯把它们分成「环境感知型」和「运动感知型」。

温度传感器

温度传感器大概是入门最简单的了。像DS18B20这种数字式的，直接一根线就能读数据。但模拟式的比如热敏电阻（NTC），你得搭个分压电路，再用ADC采样。我在项目中遇到过一个问题：NTC的B值参数标称是3950，实际买回来的批次可能只有3900。嗯，这里要注意——批量生产时一定要做标定，否则温度误差能到±3℃。

压力传感器

压力传感器我用的最多的是MEMS硅压阻式。说白了，就是一片硅膜片上做了四个压敏电阻，压力一变化，电桥输出就不平衡了。这种传感器输出信号通常很微弱，只有几十毫伏。我曾经在做一个气压计项目时，直接拿万用表去量输出——结果噪声比信号还大。后来才意识到，必须用差分放大器加低通滤波。

IMU（惯性测量单元）

IMU包含加速度计和陀螺仪。加速度计测的是比力（不是速度），陀螺仪测的是角速度。为什么说「比力」？因为加速度计其实分不清重力加速度和运动加速度。你想想看，手机平放在桌上，它测到的是1g向上；你把它自由落体，它测到的是0g。这个特性在做姿态解算时特别重要。

我记得第一次用MPU6050做四轴飞行器时，直接拿原始数据算角度，结果飞起来不到3秒就翻了。后来才明白——加速度计高频噪声大，陀螺仪有零偏漂移，必须用互补滤波或卡尔曼滤波融合。

1.2 模拟信号 vs 数字信号

这个区分其实很直观。模拟信号是连续变化的，比如麦克风输出的电压；数字信号是离散的0和1，比如I2C总线上的数据。

但实际工程中，界限没那么清晰。举个例子：一个模拟输出的温度传感器，它的电压值从0V到3.3V对应-40℃到125℃。这个信号进到MCU的ADC引脚，ADC把它量化成12位的数字值（0~4095）。所以本质上，模拟信号是物理世界的语言，数字信号是计算机的语言。

数字信号的优势是抗干扰能力强。但也不是的——如果数字信号速率很高（比如SPI的20MHz），走线太长一样会反射、振铃。所以别以为数字信号就万事大吉。

1.3 采样定理：到底采多快才够？

采样定理（Nyquist-Shannon）说：采样频率必须大于信号最高频率的两倍。公式很简单：fs > 2 * fmax。

但实际工程中，我从来不会卡着2倍去设计。为什么？因为现实世界没有完美的低通滤波器。你想想看，如果信号里有100Hz的成分，你刚好用200Hz采样，那100Hz会被混叠成0Hz（直流）。这就是所谓的「混叠效应」。

我个人的经验是：采样频率取信号最高频率的5~10倍。比如一个温度传感器，温度变化最多每秒1℃，那10Hz采样就绰绰有余。但如果是音频信号（20Hz~20kHz），CD标准的44.1kHz就是留了余量。

还有一个容易忽略的点：抗混叠滤波器。在ADC之前，一定要加一个低通滤波器，把高于fs/2的频率成分滤掉。否则你采到的信号是假的。我曾经在一个振动监测项目里，没加抗混叠滤波，结果频谱图上多出了很多莫名其妙的峰值——后来发现是电机PWM的开关频率混叠进来了。

知识体系结构图

下面这张图总结了本章的核心逻辑。从传感器类型到信号类型，再到采样定理，是一条完整的数据链路。

小结

这一节我们聊了三件事：传感器怎么选、模拟和数字信号怎么区分、采样频率怎么定。说白了，这些都是嵌入式系统里最基础但最容易出问题的地方。我见过太多工程师在采样频率上翻车——要么采太慢导致混叠，要么采太快浪费CPU资源。

记住一句话：传感器是系统的眼睛，信号链路是神经，采样定理是大脑的认知边界。这三样搞不清楚，后面的控制算法再牛也白搭。