控制和优化模拟前端以测量基于纳米材料的气体传感器阵列从而向模式识别算法供应数据的数字后端

背景技术

1.技术领域

本文的实施方案涉及用于纳米气体感测系统的数字后端，并且更具体地涉及用于控制模拟前端以及优化和处理来自模拟后端的信号的数字后端。

2.相关技术

常规的数字气体传感器系统通常为单个金属氧化物传感器供电并对其进行测量。数字气体传感器的采样方法通常是静态的，并且通常，这涉及以固定的间隔对ADC进行采样，以将电压转换为数字值。然后通常经由线性拟合模型将该值转换回气体浓度。

市售的气体传感器使用麻烦，价格昂贵并且性能受限(例如准确性、选择性、最低检测限等)。此外，其他主要缺点可能包括无法同时检测不同类型的气体，无法测量各个气体的绝对浓度，需要频繁进行重新校准，尺寸与集成到诸如可穿戴装置的小外形规格系统中不兼容，依赖高能耗技术(诸如加热)或者不太适合大批量制造的技术。

能够同时准确检测多种气体(通常以十亿分比(PPB)灵敏度为单位)的能力对于越来越多的行业以及对于旨在解决家庭和城市空气污染问题的空气质量监测计划的全球扩展变得至关重要。

发明内容

本文描述了一种纳米气体传感器架构，该架构实现了广泛部署具有低检测限(PPB)能力的传感器以支持环境空气中气体信息的高粒度收集所需的关键基本属性。

根据一个方面，一种传感器系统包括：传感器阵列，所述传感器阵列包括多个感测元件，其中所述多个感测元件中的每一个利用由混杂纳米结构和专门靶向多种气体中的至少一种的分子制剂组成的沉积混合物而功能化，并且其中所述多个感测元件中的每一个包括电阻和电容，并且其中至少一个电阻和电容在与气态化学化合物相互作用时改变；模拟前端，所述模拟前端与所述传感器阵列耦合并且被配置为检测所述电阻或电容的改变并产生指示所述改变的模拟信号，并且将所述模拟信号转换为数字信号，所述模拟前端包括模数转换器(ADC)；温度和湿度传感器；和数字后端，所述数字后端与所述模拟前端耦合并且被配置为控制所述模拟前端，所述数字后端包括：包括算法、模型和指令的存储器，与所述存储器耦合的微控制器，所述指令被配置为致使所述微控制器通过以下方式动态地优化所述模拟信号：在由所述ADC进行转换之前，计算、存储和设定多个传感器通道中的每一个的增益，其中每个通道与感测元件相关联，并且通过各种过采样因子增大信噪比。

这些和其他特征、方面和实施方案在以下标题为“具体实施方式”的部分中进行描述。

附图说明

结合附图描述了特征、方面和实施方案，在附图中：

图1示出构造气体传感器的基本原理；

图2是根据一个实施方案的混杂纳米结构气体感测元件的物理实现方式的透视图；

图3是示出气体传感器阵列的实施方案的图；

图4是根据一个实施方案的并入有图3的混杂纳米结构气体感测阵列的混杂纳米结构气体传感器系统的框图；

图5是示出通过图4的混杂纳米结构气体传感器系统的气体信息流的图表；

图6是围绕图4的混杂纳米结构气体传感器系统的PCB实施方案建立的示例可穿戴产品的分解图；

图7是示出可结合本文所述的各种实施方案使用的示例有线或无线系统的框图；

图8是根据一个实施方案的示出可复制到图3的包括在图3和图4的传感器芯片中的传感器阵列中的示例单个通道的图；

图9和图10是示出图3的包括32个通道的完整传感器芯片的示例实施方案的图；

图11和图12是示出包括20个通道的完整传感器芯片的另一示例实施方案的图；

图13是实现图5至图7中所述的任一实施方案的完整晶片的图示；

图14是根据一个示例实施方案的示出可包括在图4的系统中的搁置电路(parkingcircuit)的图；

图15是根据一个实施方案的示出可包括在图4的系统中的示例测量电路的图；

图16是根据一个实施方案的可包括在图15的电路中的示例多路复用器实现方式的图；

图17是示出与多个传感器耦合的示例搁置电路和示例测量电路的图；

图18是示出可代替图15的电流镜而使用的OP-AMP电路的图；

图19是示出用于将图15的测量电路的电流镜的输出转换为模拟信号的电路的图，所述模拟信号可被发送到包括在图4的系统中的ADC；

图20是根据一个实施方案的示出图4的系统的数字后端的某些部件的图；

图21是根据一个实施方案的示出可在图4的数字后端系统中实现的动态过采样速率的曲线图及其示例曲线；

图22是根据一个实施方案的示出可在图4的数字后端系统中实现的优化稳定时间对比非优化稳定时间的曲线图及其示例曲线；并且

图23是根据一个实施方案的示出对信号的动态采样速率的曲线图及其示例曲线，以及可在图4的数字后端系统中实现的占空比；

图24是根据一个实施方案的沉积在感测元件的电极上并退火的高度敏感材料在各种放大率下的SEM显微图的图像；

图25是示出具有图8的材料的感测元件在室温和35％相对湿度(RH)下针对5-10-20百万分比(PPM)一氧化碳(CO)暴露的实时感测响应的曲线的曲线图；

图26是示出具有图8的材料的感测元件在室温和35％相对湿度(RH)下针对25-50-1000百万分比(PPM)一氧化碳(CO)暴露的实时感测响应的曲线的曲线图；

图27是示出具有图8的材料的感测元件在室温和35％相对湿度(RH)下针对50-100-200百万分比(PPM)一氧化碳(CO)暴露的实时感测响应的曲线的曲线图；

图28是根据一个实施方案的示出示例单个通道102的图；

图29是标绘在室温和45％、50％和60％相对湿度(RH)(如由已引线接合到芯片的载体上的商业温度和湿度传感器测量的)下针对空气通入(bump of air)的实时感测响应的曲线图；

图30是示出沉积在电极上的湿度敏感聚合物材料的SEM显微图的图像；

图31示出沉积在电极上的湿度敏感聚合物材料在室温和45％、50％和60％相对湿度(RH)下的空气通入；

图32示出沉积在电极上并退火的高度湿度敏感AerN2S材料的SEM显微图；

图33示出沉积在电极上并退火的高度湿度敏感AerN2S材料在室温和45％、50％和60％相对湿度(RH)下的空气通入；

图34是根据一个实施方案的示出使用指数平均低通滤波器滤除高频率噪声的曲线图；并且

图35是根据一个实施方案的示出用于针对瞬变材料对变化的气体浓度的响应来预测稳定电阻值的示例工艺的图。

具体实施方式

本文描述了混杂纳米结构气体感测系统的实施方案。参考在附图中描述和/或示出并且在下面详细描述的非限制性实施方案和示例，更充分地解释了本公开及其各种特征和有利细节。应当注意，附图中示出的特征不一定按比例绘制，并且即使没有在本文中明确指出，本领域技术人员也可以将一个实施方案的特征与其他实施方案一起使用。可以省略对众所周知的部件和处理技术的描述，以免不必要地使本公开的实施方案不清楚。本文所使用的示例仅意图促进对可以实践本公开的方式的理解，并且还使本领域技术人员能够实践本公开的实施方案。因此，本文的示例和实施方案不应解释为限制本公开的范围。此外，应注意，在附图中的几个视图中，相似的附图标记表示相似的部分。

本文所述的混杂纳米结构气体感测系统中体现的架构实现了选择性地识别环境空气的各种混合物中气体分析物的存在的基本要求，而且该架构还被设计为同时识别多种气体，以便在尺寸和功率上与非常小的外形规格(包括用于移动和可穿戴应用的外形规格)兼容、易于集成到IoT应用程序中，以及进行自我校准，从而使应用程序和/或服务提供商摆脱了定期重新校准的负担和费用。

图1描述了成功的气体传感器100的基本成分。可以看出，此类传感器包括通过在衬底106上方沉积敏感层104而形成的感测元件102。然后，感测元件102可以与气态化学化合物108相互作用，从而改变感测元件102的一个或多个电性质。电性质的变化可以通过将传感器原始信号110馈送通过专门设计的信号处理电子器件112而检测到。所得的响应信号114可以直接或者通过应用模式识别技术来测量并量化。

本文所述的实施方案包括六个基本要素。第一要素是基本传感器元件或感测通道，其组合有结构部件、构建在适合于可靠地大批量制造的衬底上、具有包含悬浮的混杂纳米结构的沉积电解质。电解质制剂是特定于特定气体或气体类的。硅衬底106和结构部件可使用MEMS制造工艺构建。结构部件实质上是两个电极之间的未完成电路。电解质的沉积使电路完整，并且在被偏置并暴露于气体分析物时，电路的电特性中的一个或多个电特性的变化用于检测和测量气体。

以下概括了用于制备可并入到纳米气体传感器架构中的高度敏感纳米核结构的工艺，所述架构诸如本文所述的架构，以及实现广泛部署具有低检测限(PPB)能力的传感器以支持环境空气中气体信息的高粒度收集所需的关键基本属性的架构。随后，可以从气体信息中得出真正可行的见解，从而在广泛的应用领域中实现突破性产品。

基本传感器元件或感测通道102组合有结构部件、构建在适合于可靠地大批量制造的衬底104上、具有包含悬浮的混杂纳米结构208的所沉积制剂108。制剂108是特定于某一气体或气体类的。如上所述，可使用硅衬底104，并且结构部件可使用MEMS制造工艺构建。结构部件实质上是两个电极之间的未完成电路，如本文中更详细地描述。制剂108的沉积使电路完整，并且在被偏置并暴露于气体分析物时，电路的电特性中的一个或多个电特性的变化用于检测和测量气体。

混杂纳米结构气体传感器可提供同时检测环境空气中的多种气体和报告它们的绝对浓度所需的所有功能性。混杂纳米结构传感器阵列305(参见图3的描述)的感测能力始终处于“开启”状态，而气体检测和测量算法使传感器在使用前不需要任何特殊的校准步骤并且在其使用寿命期间保持自校准。

感测元件102的设计与几种常用的沉积技术兼容，但是确实需要专门定制的设备和专有技术来在大批量制造环境中实现期望的质量和再现性。因此，如下所述，感测元件102可以被特别地图案化，以支持微微升量的纳米材料的有效沉积，并且促进将多个元件并入到阵列中以实现多气体传感器的设计。

为完全和选择性地识别特定气体可能需要一种或多种分子制剂108。将各自能够使用独特制剂108进行“编程”的多个感测元件102组合到传感器阵列305中提供同时检测和测量多种气体所需的灵活性。这还直接在传感器芯片上实现了丰富的功能选项，例如测量湿度，这在下面进行详细描述，湿度是任何气体传感器设计中都要考虑的重要因素(毕竟水蒸气只是另一种气体)。另一个示例是制剂108的相同气体或气体类的组合能够非常快速地与存在的气体反应，而另一种作用较慢的制剂可以用于精确的浓度测量；这对于需要非常快速地警告危险物质的存在但可能不需要同时进行准确的实际浓度测量的应用(例如在工业紧急情况下的第一响应者)将是重要的。

图24是根据一个实施方案的沉积在感测元件102的电极上并退火的高度敏感材料702在各种放大率下的SEM显微图的图像。高表面积纳米材料利用用于感测空气环境污染物的原子分散金属催化剂来功能化。所沉积材料制剂在一定电阻范围内桥接交叉指型指状件1202(参见图12)之间的间隙以连接电路，同时还用作高度敏感的感测表面。

图25是示出在室温和35％相对湿度(RH)下针对5-10-20百万分比(PPM)一氧化碳(CO)暴露的实时感测响应的曲线的曲线图。在初始15分钟的空气暴露之后，在分别以5分钟和10分钟间隔断续CO暴露的情况下对照时间来标绘感测元件102的响应电阻。对于沉积在电极1202上的该材料，电阻变化除以初始电阻(ΔR/R)在5ppm CO暴露下为>3％。

图26是示出在室温和35％相对湿度(RH)下针对25-50-100十亿分比(PPB)二氧化氮(NO2)暴露的实时感测响应的曲线的曲线图。在初始15分钟的空气暴露之后，在分别以5分钟和10分钟间隔断续NO2暴露的情况下对照时间来标绘感测元件102的响应电阻。对于沉积在电极1202上的该材料，电阻变化除以初始电阻(ΔR/R)在25ppb NO2暴露下为>20％。

图27是示出在室温和35％相对湿度(RH)下针对50-100-200十亿分比(PPB)臭氧(O3)暴露的实时感测响应的曲线的曲线图。在初始15分钟的空气暴露之后，在分别以5分钟和10分钟间隔断续O3暴露的情况下对照时间来标绘感测元件102的响应电阻。对于沉积在电极1202上的该材料，电阻变化除以初始电阻(ΔR/R)在50ppb O3暴露下为>3500％。

根据本文所述的实施方案通过多个步骤合成工艺实现了高度敏感材料(诸如图8所示的高度敏感材料)的大批量生产。首先，经由各种湿化学方法(酸碱、水热、微波、光子、回流、超声等)产生或合成高表面积纳米材料(碳纳米管、硫化物、石墨烯、金属有机骨架、金属氧化物等)以获得分散在水溶剂或有机溶剂中以进一步功能化的高表面积纳米材料衬底。其次，经由各种湿化学方法将原子分散金属催化剂成核在衬底上。第三，经由各种湿化学方法使纳米核金属催化剂在衬底上生长。

然后可以在具有一种或多种添加剂的溶液中制备合成材料，以制备使用超低体积的自动化压电驱动的非接触式分配系统沉积在电极1202上的制剂。沉积材料在还原、惰性或氧化性气氛中以升温速率达到设定最大值的温度退火，并冷却至室温。

图28是根据一个实施方案的示出示例单个通道102的图。每个通道102由电极1202和阱1204组成。电极1202在Si/SiO2衬底(未示出)的顶部上。在某些实施方案中，衬底的材料由硅(Si)制成，但衬底的选择不限于Si。取决于实施方案，可以选择其他材料，诸如玻璃、氧化铝、聚酰亚胺软膜、印刷电路板(PCB)和各种纸支撑体。包括在衬底中的介电层(未示出)可由二氧化硅(SiO2)制成，但再次地，材料的选择不限于SiO2；另一选项可为例如氮化硅(Si3N4)。

在某些实施方案中，介电SiO2层的厚度为300nm，但该厚度可以在大约200nm至500nm的范围内，包括以下特定值：200nm、220nm、230nm、240nm、250nm、300nm、350nm、400nm、450nm和500nm。在某些实施方案中，衬底的厚度为500μm，但可以在大约250μm至750μm的范围内，包括以下特定值：250μm、300μm、350μm、400μm、450μm、500μm、550μm、600μm、650μm、700μm和750μm。在某些实施方案中，单个通道的宽度为200μm，但可以在大约100μm至600μm的范围内，包括以下特定值：100μm、150μm、200μm、250μm、300μm、350μm、400μm、450μm、500μm、550μm和600μm。

图29是标绘在室温和45％、50％和60％相对湿度(RH)(如由已引线接合到芯片305的载体上的商业温度和湿度传感器测量的)下针对空气通入的实时感测响应的曲线图。在初始15分钟的空气暴露之后，在分别以5分钟和10分钟间隔断续增大的相对湿度暴露的通气的情况下对照时间来标绘传感器响应电阻。

图30是示出沉积在电极1202上的湿度敏感聚合物材料3002在各种放大率下的SEM显微图的图像。所沉积聚合物材料1402在一定电阻范围内桥接电极1202的交叉指型指状件之间的间隙以连接电路，同时还用作湿度敏感的感测表面。

图31是标绘由沉积在电极1202上的湿度敏感聚合物材料1402测量的在室温和45％、50％和60％相对湿度(RH)下对空气通入的实时感测响应的曲线图。在室温和40％RH下初始15分钟的空气暴露之后，在分别以5分钟和10分钟间隔断续增大的相对湿度暴露的通气的情况下对照时间来标绘传感器响应电阻。响应于从40％到45％RH的5％RH变化，电阻变化除以初始电阻(ΔR/R)为>10％。

图32是示出沉积在电极1202上并退火的高度湿度敏感材料1602在各种放大率下的SEM显微图的图像。所沉积材料1602在一定电阻范围内桥接电极1202的交叉指型指状件之间的间隙以连接电路，同时还用作高度湿度敏感的感测表面。

图33是标绘由沉积在电极1202上并退火的高度湿度敏感材料1602测量的在室温和45％、50％和60％相对湿度(RH)下对空气通入的实时感测响应的曲线图。在室温和40％RH下初始15分钟的空气暴露之后，在分别以5分钟和10分钟间隔断续增大的相对湿度暴露的通气的情况下对照时间来标绘传感器响应电阻。响应于从40％到45％RH的5％RH变化，电阻变化除以初始电阻(ΔR/R)为>100％。

第二要素是专门设计和优化以与数据采集电子器件112交接的阵列结构中的多个感测通道布置。阵列结构结合模式识别算法的使用使得有可能通过为特定气体或气体类定制阵列中的各个感测通道中的一个或多个，同时使用其他感测通道来促进诸如选择性之类的重要功能而利用单个传感器同时检测多种气体。

图2是根据一个示例实施方案的混杂纳米结构物理感测元件102的概念图。可以将不同的材料用于衬底106，在衬底106上构造其余的感测元件102。但是，从大批量制造的角度来看，可以首选硅技术，尤其是MEMS技术，它为客户定义的一组制造步骤提供必要的基础，并基于正构建的传感器芯片的复杂程度提供调节工艺的复杂性的灵活性，例如，以支持进一步的创新或解决特殊产品需求。硅技术还提供了经过时间考验的测试方法和多个自动化测试设备源，这些设备可以进行定制以符合气体感测技术的需求。

感测元件102由两个电极202之间的不完整或“断开”的电路制成，然后通过沉积具有悬浮的混杂纳米结构208的分子制剂电解质204来使电路完整或“闭合”。该工艺与几种常用的沉积技术兼容，但是确实需要专门定制的设备和专有技术来在大批量制造环境中实现期望的质量和再现性。在某些实施方案中，感测元件102可以被特别地图案化，以支持微微升量的纳米材料的有效沉积，并且促进将多个元件并入到阵列中以实现多气体传感器的设计。

然后可以将电极202接合到接合焊盘206，以便将信号110传递到系统的其余部分。

为完全和选择性地识别特定气体可能需要一种或多种分子制剂。将各自能够使用独特制剂进行“编程”的多个感测元件102组合到传感器阵列中提供同时检测和测量多种气体所需的灵活性。这还直接在传感器芯片上实现了丰富的功能选项，例如测量湿度，湿度是任何气体传感器设计中都要考虑的重要因素(毕竟水蒸气只是另一种气体)。另一个示例是制剂的相同气体或气体类的组合能够非常快速地与存在的气体反应，而另一种作用较慢的制剂可以用于精确的浓度测量；这对于需要非常快速地警告危险物质的存在但可能不需要同时进行准确的实际浓度测量的应用(例如在工业紧急情况下的第一响应者)将是重要的。

图3示出了多通道气体传感器阵列305的优选实施方案，其中硅衬底302与MEMS制造工艺一起使用以构建可在其上沉积分子制剂204的感测通道的结构。为了说明的目的，单独传感器管芯304的尺寸被示出为比实际可实现的尺寸大得多；单个8”晶片300通常将产生上千个多气体能力的传感器芯片。感测元件102的阵列305被实现在单个管芯304上，并且每个晶片300产生数千个管芯或芯片304。然后可以通过在每个感测元件102上沉积特定分子制剂204来使每个感测元件功能化。

因此，在MEMS制造之后，需要额外的步骤来完成每个感测元件102的制作。首先，使用专用设备沉积并固化分子制剂204。这在晶片级别发生，并且设备以模块化的方式设计，以允许通过以精确拷贝的方式复制模块和制作工艺来扩展制造设施的输出。在完成制造步骤之后，必须使用干净的切割技术将晶片300单片化，以防止损坏感测元件102。此类技术的示例是隐形切割。

通道102由两个主要元件组成：电极和阱。其上沉积有制剂204的电极形成开路，直到混杂纳米材料208在两个邻近电极之间形成桥。阱是电极周围的壁。阱防止材料在制剂沉积工艺期间溢流。阱形成在两个部分(“顶部”和“底部”)中。因此，完整的通道102由固定数量的电极段以及顶部和底部电极外部的两个单独的壁组成。假设芯片具有32个通道，总共3300个芯片形成完整的8英寸晶片。

图8是根据一个实施方案的示出示例单个通道102的图。每个通道102由电极802和阱804组成。电极802在Si/SiO2衬底302(图8中未示出)的顶部上。在某些实施方案中，衬底302的材料由硅(Si)制成，但衬底的选择不限于Si。取决于实施方案，可以选择其他材料，诸如玻璃、氧化铝、聚酰亚胺软膜、印刷电路板(PCB)和各种纸支撑体。包括在衬底中的介电层(未示出)可由二氧化硅(SiO2)制成，但再次地，材料的选择不限于SiO2；例如，另一选项可为氮化硅(Si3N4)。

在某一实施方案中，介电SiO2层的厚度为300nm，但该厚度可以在大约200nm至500nm的范围内，包括以下特定值：200nm、220nm、230nm、240nm、250nm、300nm、350nm、400nm、450nm和500nm。衬底302的厚度可为500μm，但可以在大约250μm至750μm的范围内，包括以下特定值：250μm、300μm、350μm、400μm、450μm、500μm、550μm、600μm、650μm、700μm和750μm。单个通道102的宽度可为200μm，但可以在大约100μm至600μm的范围内，包括以下特定值：100μm、150μm、200μm、250μm、300μm、350μm、400μm、450μm、500μm、550μm和600μm。

在某些实施方案中，电极802是使用铂(Pt)和钛(Ti)层构建的，但材料的选择可以包括其他金属，诸如铬(Cr)和金(Au)。在某些实施方案中，Pt/Ti层的总厚度为300nm，但可以在大约200nm至400nm的范围内，包括以下特定值：200nm、250nm、300nm、350nm、400nm。在某些实施方案中，电极802的形状是圆形的，如图所示。选择此特定形状的原因如下：1)形成均质的沉积形式，2)将材料制剂保持在电极内以实现最佳的传感器性能，3)防止所沉积制剂的溢流，以及4)确保所沉积制剂快速干燥；然而，将理解，可以结合本文所述的实施方案使用其他形状。

在某些实施方案中，电极的宽度为5μm，但可以在大约3μm至10μm的范围内，包括以下特定值：3μm、4μm、5μm、6μm、7μm、8μm、9μm和10μm。在某些实施方案中，每个电极对的线圈数量为7，但可以在7至14的范围内。

在某些实施方案中，阱804具有顶部和底部部分，其中两个部分组合以围绕电极802形成完整的阱804。阱的材料可以是Si3N4，但也可以使用其他材料(例如，SiO2与Si3N4的组合)。在某些实施方案中，阱804被设计为1)将制剂限制在电极802上，2)防止来自邻近通道的交叉污染，以及3)为体积沉积设备提供对准键。

电极802之间的间隙806是需要沉积感测制剂204的地方。所沉积制剂204形成使电路完整所需的连接，并最终成为各种应用中气体分析物的敏感层。如果未沉积制剂204，则电路是断开的。在某些实施方案中，间隙的大小为3μm，但间隙大小可以在大约2.5μm至10μm的范围内，包括以下特定值：2.5μm、3μm、3.5μm、4μm、4.5μm、5μm、5.5μm、6μm、6.5μm、7μm、7.5μm、8μm、8.5μm、9μm、9.5μm和10μm。

图9和图10是示出包括32个通道的完整传感器芯片304的示例实施方案的图。在某些实施方案中，每个芯片304为2.7mm×2.7mm，并且具有四个单独的公共接地902，用于减少信号噪声并形成冗余以减少芯片故障的机会。对准键1(904)用于晶片切割(管芯单片化)期间的对准。对准键2(906)是特殊标记，用于在晶片内精确对准以进行大批量制造。通过组合对准键1和2，可以实现非常精确的体积沉积。

在某些实施方案中，每个芯片304具有用于引线接合各个通道102的32个接合焊盘908，以将片上电路连接到片外电子器件。每个通道102可以是用于气体感测目的的单独传感器。如图10所示，在某些实施方案中，每个焊盘908为0.1mm×0.1mm，并且两个接合焊盘908之间的间隔为0.075mm。此外，如图所示，整个芯片304的面积可以为大约2.7mm×2.7mm，并且每个通道102的直径可以为大约0.225mm。此外，尽管图9和图10的示例示出了具有32个通道的芯片305，但可能有8、16、20、24、32、36或40个通道的多种实现方式，从而产生从2mm×2mm至5mm×5mm的多种芯片面积。

所沉积制剂204的数量可以根据目标应用而变化。在具有32个通道的某些实施方案中，可以沉积多达32种不同制剂204；然而，可以是1与32之间的任何数量。每个通道102的中心之间的间距可以被调节以适合各种要求和应用。在某些实施方案中，间距为600μm，但可以在大约400μm到800μm的范围内。

图11和图12是示出包括20个通道102的完整传感器芯片304的另一示例实施方案的图。为了适应各种应用，可以使用不同数量的通道102。在此特定实施方案中，每个通道102比图9和图10中所述的32通道实施方案大(400μm)。对于某些应用，诸如空气质量监测或泄漏检测，为了实现该目标并检索有用的信息，每个通道102中沉积的敏感材料204的体积可能需要超过一纳升。此外，在某些特定应用中，诸如在家庭环境监测中，更大的通道尺寸对于获得用于精确测量的干净信号至关重要。

在图11和图12的实施方案中，芯片304的面积为3mm×3mm。每个芯片304具有20个单独的接合焊盘1108，以用于信号读出。每个焊盘为0.1mm×0.1mm，并且两个接合焊盘1108之间的间距分别为0.1mm和0.37mm，这取决于焊盘1108的位置。对准键1(1104)和2(1106)用于相同的芯片对准目的，并提供用于精确体积沉积的手段。

图13是实现图9至图11中所述的任一实施方案的完整晶片300的图示。在芯片面积为3mm×3mm的情况下，8英寸晶片由大约3300个芯片组成。设定每个芯片304之间的间距以实现最佳的切割操作。还已经计算了每个晶片300的芯片304的量以支持高晶片制程良率。

第三要素是电子换能器，其检测传感器阵列305的电特性的变化，提供信号调节并将来自传感器元件102的模拟信号转换成可由数据采集系统使用的数字形式，这将在下面更详细地描述。换能器可以是低压模拟电路，该低压模拟电路向感测通道102的阵列和两个功能模式提供偏置：搁置和测量。当不处于测量模式时或者对于给定的应用完全不使用/启用时，感测通道102处于搁置模式。该电路被设计成将感测通道102保持在线性操作区域中，以优化功率消耗，使通道102能够以搁置或测量模式进行任何组合，并提供模式之间的无缝转变。

图14至图19示出了用于偏置多通道气体传感器阵列305的低功率电路。所描述的电路由两个主要块组成。其中传感器102不被测量的第一块称为“搁置电路”。另一块在传感器102被测量时使用，并称为“测量电路”。感兴趣的电特性是静态电阻和微分电阻两者。在这种情况下，感测元件102是指传感器102的已经由纳米材料208功能化的部分。传感器通道是感测元件102、衬底以及提供感测元件102与板之间的连接的其他硬件。

图14是示出根据一个示例实施方案的搁置电路1400的图。搁置电路1400允许连接N个传感器102以在等待被测量时进行调节。搁置电路1400由恒定电压源1402、OP AMP 1404和单刀单掷开关(SPST)1406组成，以独立地连接/断开每个传感器102。

电压基准1402可以是使用缓冲放大器调节的精确1V基准。基准电压可以低于2.5V。对于某些实施方案，选择1V以获得与各种感测元件的最大兼容性。这将传感器102保持在线性区域内，并且降低了总功率消耗。当与微控制器电路的数字逻辑电平结合使用时，1V还可以提供合理的测量范围。

另外，流到每个传感器102的电流可以被限制为1mA，以防止损坏感测元件102。一个简单的串联电阻器可以用作限制电流的经济有效方式。这进一步保护了整个电路或系统免于短路。

SPST开关1406提供了将传感器102单独连接到电压基准1402或与其断开连接的手段。这允许系统动态地控制有源传感器102的子集，从而调制总功率消耗。如果传感器102降至某个电阻值以下，则可以将其禁用以将电流消耗保持在可接受的极限以下。另外，相同的传感器芯片304配置可以在多种应用中使用，并且仅选择性地启用传感器通道102的子集。此外，如果特定通道102被标识为不起作用或“中断”，则它可以被应用程序断开连接并忽略。

图15是根据一个实施方案的示出可包括在图4的系统中的示例测量电路1500的图。在该示例中，测量电路1500由多路复用器1502、电流镜1504、电流转电压级1506和增益级1508。测量电路的输出可以被发送到系统400的元件404内的ADC 1510。隔离单个或一组感测元件102的单独测量电路允许使传感器102之间的串扰最小化。感兴趣的传感器102在被测量时连接到它们自己的基准电压，从而防止搁置的传感器102上的瞬变影响所供应电压或噪声。

图16是根据一个实施方案的示例多路复用器1502实现方式的图。多路复用器1502允许选择N个通道102之一。在某些实施方案中，多路复用器1502可以被实现为SPST开关。并联组合多个电阻可以充当到感兴趣的传感器通道102的偏置电流。例如，与仅测量将提供0.001mA的1MOhm传感器相对比，将10kOhm传感器与1MOhm传感器组合产生0.101mA电流。

取两个感测元件102，它们用于相同的气体，其中一个以较低的浓度饱和，从而导致电阻平稳。如果传感器元件‘1’在100ppb处达到平稳，并且传感器元件‘2’仅在100ppb处开始示出响应并在1000ppb处达到平稳，则可以同时连接并测量这些传感器元件，以覆盖从0ppb到1000ppb的整个范围。从0ppb到100ppb，传感器‘2’仅充当偏移，而传感器‘1’示出电阻的变化。从100ppb到1000ppb，传感器‘1’仅充当偏移，而传感器‘2’示出电阻的变化。

在多个通道102的情况下，如果从传感器通道102切换为更接近两者中较小的一个的电阻值，则使用10kOhm的偏移和1MOhm的电阻器可以减少稳定时间。这允许总电流处于相同的数量级，从而减少了稳定时间。

该电路还可以用作多个传感器102的电流加法器，同时消除不确定性和噪声。如果连接了1MOhm的多个传感器102，则不是测量0.001mA的变化，而是测量N*0.001mA。系统引入的白噪声也可以通过对这些信号求平均来消除，从而提供改善的sqrt(N)因子。如果存在多个具有相似性质的感测元件102，则这也可以用作加快测量时间的手段。

图17是示出与多个传感器102耦合的示例搁置电路1400和示例测量电路1500的图。多路复用器电路1502以及与搁置电路1400的连接允许连通后断开(make-before-break)操作。单个通道102可以同时连接到测量电路1500和搁置电路1400两者。然后，传感器通道102与搁置电路1400断开，而连接到测量电路1500。因为它们都处于相同的电压或电势，这允许使传感器通道和感测元件102的瞬变负载最小化。

图18是示出可代替图15的电流镜1504而使用的OP-AMP电路1800的图。电流镜是产生恒定电压源的一种方法，但可以利用带有OP-AMP的类似电路。增益级实现为单独的可编程增益放大器，但如果需要，可以与电流镜设计集成在一起。集成增益的示例可以是具有不同镜像比率的电流镜，诸如但不限于1:1、1:2、1:4、1:8等。

在电流镜的该实现方式中，施加到感测元件102的电压也是1V，但又具有与搁置电路1400相同的性质。它应小于2.5V，并且应限制电流以防止损坏感测元件102。

图19是示出用于将电流镜1504的输出转换为可以发送到ADC 1510的模拟信号的电路的图。电流镜1504的输出连接到电阻器Rn以将电流转换为电压以供使用ADC 1510进行测量。电阻器网络1902中有8个不同的电阻器(Rn)，它们的输出连接到SPST开关(未示出)。网络1902的每个电阻器Rn可以并联连接以增加可能的匹配电阻器的数量。值与传感器102的电阻相同或比其更大的电阻是理想的，从而允许输出电压至少为1V。选择网络1902中的输出电阻器Rn以使用于测量的电压最大化。取决于ADC 1510上的基准和传感器102的已知电阻范围，可以实现各种电阻值。

传感器上的电流(Is)与进入镜中的电流(I输入)相同，这通过用传感器上的电压(Vs)除以传感器的电阻(Rs)来计算：I输入＝Is＝Vs/Rs。

电流输出由电流镜增益比(G1)设定：I输出＝G1*Vs/Rs。

ADC 1510的输入处所需的电压取决于基准。ADC 1510的目标阈值通常在70％至90％内，以使信号最大化，同时允许传感器留有附加变化余量。因此：

Vadc*ADC阈值＝Rvs*I输出或Rvs＝[(Vadc*ADC阈值)/(G1*Vs)]*Rs。

例如，传感器102具有1V的电压，ADC 1510具有2.5V的基准，并且电流镜1504提供1:1的比率，则：

Rvs@70％＝1.75*Rs并且Rvs@90％＝2.25*Rs。

在该示例中，网络1902中存在8个几何间隔的电阻器(Rn)，范围从17.8kOhms到5MOhms，但如果感测元件102的电阻值不均匀地间隔，则值可以不对称地间隔。整个电阻块可以用跨阻放大器(TIA)代替，作为将电流转换为电压的替代手段。

另外，存在次级增益级，它由OP-AMP 1508和在网络1904中与SPST开关(未示出)连接的8个电阻器(Rn)组成。此处可以将与初始电压选择电阻器相同的想法应用于增益。在一些实现方式中，理想的是在电流到电压转换上具有不对称的间隔，并且在次级增益上具有对称的间隔。一种特定于感测元件102的电阻范围，而一种通用于总增益。这将总增益分量G分为G1和G2两个分量：

Rvs＝[(Vadc*ADC阈值)/(G1*G2*Vs)]*Rs

此处增益的目的是向ADC 1510提供最大输入。在这种情况下，使用2.5V基准，并且电路试图提供尽可能接近2.5V，同时仍为感测元件的电阻变化留有足够的空间，以避免使信号饱和。SAR ADC 1510可用于允许过采样和降低噪声，以及前面的电路级中的误差累积。

每个样本中引入的潜在误差累积源包括但不限于电压基准误差、电流镜从输入到输出的传送、OP-AMP 1508噪声增益、热耦合等。

图5示出了通过完整的纳米气体传感器系统的基本信息流，该系统诸如在下面更详细地描述的系统400。当传感器阵列305暴露于在其环境中的气体分析物108的混合物时，在步骤502中，根据其制剂202，沉积在传感器元件102或感测通道上的材料的敏感层104会对混合物中存在的特定成分气体做出反应。该反应引起感测通道102的电特性的变化，该变化在步骤504中由电子子系统中的换能器捕获，然后在步骤506中由子系统MCU中编程的模式识别系统进行分析。输出是被检测的气体的浓度的绝对值。然后在步骤508中将该值与其他期望的元数据(诸如时间或地理位置)组合到数字记录中。该数字记录(或其一部分)可以任选地在步骤510中本地显示(例如，在传感器与电话配对的可穿戴应用的情况下，可以通过在电话上运行的专门编写的移动应用程序进一步操作和显示数据)。更重要的是在步骤512中经由依赖于应用程序的机制将数据上传到云数据平台，在那里，该数据可在步骤514中被归一化，并且在步骤516中经由各种应用程序而被访问。

第四要素是基于MCU的数据采集和测量引擎或数字后端，它还提供附加功能，诸如整个传感器系统管理，以及在需要时利用加密术往返于传感器被嵌入的较大系统的通信。数字后端由微控制器、集成电路和数据采集优化算法组成。数字后端充当模拟前端的控制器。数字后端优化了每个通道的偏置和增益设定。这包括但不限于功率消耗、采样时间、采样周期和信噪比。

图20是根据一个实施方案的示出数字后端406的某些部件的图。在系统400的某些实施方案中，可以添加附加的温度和湿度传感器2002，以及其他传感器，诸如气压计、UV和可见光传感器2004等。这些传感器通过数字接口(诸如I2C、SPI、UART等)连接到MCU 2000。来自阵列305的传感器数据用作本文所述的模式识别算法的输入之一。

模拟前端404提供要由数字后端406控制和存储的增益设定范围。初始校准步骤尝试在模拟基准的70％到90％之间使ADC 1510的填充最大化。可以根据ADC 1510的积分非线性(INL)或微分非线性(DNL)改变填充值。这可以是迭代搜索，从而以线性方式增加增益，可以是在增益设定范围内的二进制搜索或直接计算。每个传感器通道102经历该过程，并且所选择的增益设定被存储在存储器中。每次测量后，增益设定更新以用于下一个周期。

外部传感器2002至2006的测量与纳米气体传感器102的测量同步，以使相位延迟最小化。例如，如果湿度传感器花费25ms进行转换并提供结果，则转换将在纳米气体传感器的测量完成前25ms开始。

如图21所示，可以通过获取重复的ADC读数并求平均来获得数据的过采样。调整该过采样速率以使每个通道102之间的等待时间最小化。取决于传感器通道102的电阻范围，可以增加过采样因子。

通道102被采样的顺序可以被优化以减少数据采集时间。可以通过电压或电阻以升序或降序来测量传感器102。这使连续通道之间的增量最小化，从而减少每个通道之间所需的稳定时间，如图22的曲线图所示。

数字系统还禁用不感兴趣的传感器通道102。这包括被确定为异常值、损坏或以其他方式无响应的通道102。基于传感器通道102的预期电阻范围来确定异常值。另外，如果传感器芯片304包含相同材料的多个通道102，则可以使用与平均响应曲线的偏差来识别异常值。

损坏的传感器102可以是短路或开路。在任一情况下，电阻要么太低要么太高，并且可以在通过通道102进行迭代时与电路断开连接并被忽略。大电阻的截止阈值取决于应用的检测下限(LDL)、感测元件102的灵敏度以及ADC 1510的有效分辨率。如果已知感测元件102的灵敏度是每ppb气体一定的百分比，则可以利用以下公式计算阈值，其中SnR是期望的信噪比。

[Vbias/(LDL*R灵敏度)]*增益>SnR*[(ADC分辨率)/Varef]

如图23所示，可以根据检测时间和应用来动态调制采样速率。动态调制允许减小数字后端406的占空比，从而减小总功率消耗。在预计气体浓度不会快速变化的情况下，可以降低采样速率。另外，取决于传感器的期望响应时间，可以降低或增加采样速率。

对于任何给定的应用，采样速率不必一定是恒定的。随着检测到传感器电性质的变化，可以增加采样速率。例如，可能存在采样速率相对较慢(每秒1个样本)的检测周期。当电阻变化超过给定阈值时，可以将采样速率增加到每秒5个样本。

第三和第四要素被设计为一起工作，并形成完整的电子子系统，该子系统经专门调谐以与被实现为单独部件的感测通道阵列305一起工作。换能器404是可配置以为在MCU406上运行并实现气体检测和测量算法的模式识别系统提供最优的A/D转换的固件。

电子子系统402适合于根据目标使用模型和技术/成本权衡以各种技术实现。PCB实现方式将实现快速周转和一系列相关产品的衰落(例如利用不同的通信接口)，以支持具有相同核心电子器件的多种外形规格和应用。当尺寸和功率/性能权衡至关重要时，电子子系统402被实现为片上系统(SoC)，然后可以将该系统与承载感测通道阵列305的MEMS芯片一起集成到系统级封装(SIP)中。

传感器管芯304然后必须与传感器的电子子系统组装在一起以完成混杂纳米结构气体传感器400，图4中示出了该混杂纳米结构气体传感器的功能框图。

电子子系统可以实现为PCB或SoC。如果遵循PCB布线，则传感器管芯304可以在完成PCB组装(PCBA)步骤之后引线接合至电子子系统402板，或者如果传感器管芯304本身已经单独组装在SMT封装中，则它可以作为PCBA的一部分焊接在板上。如果遵循SoC布线，则可以将传感器管芯与电子子系统402的SoC管芯一起堆叠并组装到单个封装(系统级封装)中，或者可能地，各自可以组装到单独的封装中。

无论是组装到其自己的封装中还是组装到SIP中，传感器芯片304必须暴露于环境空气。因此，封装盖必须在传感器上方包括充分大小的孔。

测试发生在传感器制造工艺的各个点处。

在传感器功能化(分子制剂204的沉积)之后，对于其余的产品制造流程，必须遵循某些处理预防措施，以防止对传感器芯片304的意外损坏(例如，取放工具不得与感测元件的表面接触)。

第五要素是气体检测和测量算法。该算法通过读取混杂纳米结构传感器阵列的多元输出并在算法内部对其进行处理而实现用于预测目标气体浓度的方法。该算法实时分析传感器信号，并输出目标气体浓度的估计值。该算法的开发是基于特定于沉积在传感器阵列的感测通道上的材料的模型。这些模型是基于实验室中收集的大量数据(多种目标气体浓度、气体组合、各种温度值、相对湿度和其他环境参数)进行训练的。使用复杂的监督建模技术来获得在目标气体浓度的真实值和预测值之间的最佳可能的一致性。在部署之前，进行广泛的实验室和现场测试，以优化模型性能并完成传感器验证。

在某些实施方案中，该算法可以使用指数平均低通滤波来确保有效的存储器管理和快速的处理速度。图34是示出使用指数平均低通滤波器来对高频率噪声进行滤波的曲线图。高频率分量被描绘为曲线802，而滤波后的信号被标绘为线804。

图35是示出针对瞬变材料对变化的气体浓度的响应而计算稳定电阻值估计值的图。首先，在步骤3502中，计算每个通道的电阻率。然后，在步骤3504中，将每个通道的电阻率的值作为指数平均低通滤波器的副产物，并乘以材料时间常数，以评估瞬变电阻。时间常数是材料对目标气体的响应的测量性质。然后，在步骤3506中，确定稳定电阻估计值，该估计值是瞬变电阻和当前电阻值的总和。

因此，在某些实施方案中，用于选择性地检测目标气体并测量浓度值的方法包括处理每80毫秒、120毫秒、160毫秒或200毫秒采样的纳米混杂气体传感器的8个、16个、32个、64个或128个通道的电阻值，并使用图8所示的指数平均低通滤波器滤除高频率噪声。然后进行信号处理，诸如：计算传感器响应变化速率；以及评估与包括温度传感器通道在内的其他传感器通道有关的传感器响应。

如图9所示，然后当气体浓度值发生变化之后传感器输出值处于过渡中时，预测稳定的传感器电阻值可用于估计算法输入值。这样做是为了加快目标气体浓度的预测，而无需等待很长时间才能达到传感器材料与变化的气体之间相互作用的平衡。

然后可以使用气体模型经由模型系数将材料段的电阻变化与目标气体浓度相关。传感器响应与目标气体浓度变化之间的关系由以下方程描述：

R

C

来自纳米混杂气体传感器通道的预处理信号然后可以分为多个段，每段代表沉积在传感器通道上的特定材料。可以使用多个段来结合单个目标气体模型。在预测气体的浓度值的算法中同时执行多个模型，所述气体诸如：NO2、CO、O3、CH2O、CH4等。

传感器的响应是暴露于大气中多种气体组分以及传感器对各种环境因素(诸如湿度、温度、压力和气流)的反应的结果。该算法经由过度约束的建模方程组来解决这种交叉敏感复杂性。考虑环境因素的补偿系数为：i.湿度补偿系数；ii.温度补偿系数；和iii.压力和气流补偿系数。

方程组的最优解是包含目标气体的浓度值的算法输出。

在某些实施方案中，用于使用来自混杂纳米结构气体传感器的多通道时间序列信号跟踪空基准基线的方法包括获取纳米混杂气体传感器的多个通道的电阻值，并将它们与在参与气体的浓度已知的环境大气中作为标杆的基准电阻值进行比较。然后可以使用与标杆值的偏差来调整目标气体浓度的起始值。调整过程使用来自温度、湿度和纳米混杂气体传感器的多个通道的输入。

前五个要素一起构成混杂纳米结构气体传感器400，并且提供同时检测环境空气中的多种气体108以及报告它们的绝对浓度所需的所有功能性。混杂纳米结构传感器阵列305的感测能力始终处于“开启”状态，并且气体检测和测量算法使传感器400在使用前不需要任何特殊的校准步骤并且在其使用寿命期间保持自校准成为可能。

第六个要素是云数据平台，该云数据平台使得在全球数据库中能够托管作为几乎无限数量的应用程序的一部分部署的几乎无限数量的传感器400，在全球数据库中可以使用大数据技术来分析、查询和可视化信息以推断出可行的见解。基于云的环境的使用提供了所有必要的灵活性，以基于各个租户的权限自定义可以如何对数据进行分割、组织、保护和访问。

云数据平台通过允许云应用程序对数据集进行操作而为系统提供另一层复杂性。例如，位于相同附近的传感器400通常将报告一致的气体值，从而允许识别出错误的结果，并调查传感器网络的一个节点的可能故障。

通过众多所连接装置(IoT–物联网)连续收集高粒度气体信息对于超越监测以从大量收集的数据(大数据分析、人工智能)中生成可行的见解至关重要。

以下强调一些应用示例。

示例1。我们每天呼吸20000次，并且我们吸入的空气影响我们的健康–这点在科学上已经很清楚了——但是我们很少知道呼吸的空气中有什么。为了采取有意义的行动，消费者、科学家、公职人员和企业主需要能够在个人、局部和粒度水平上测量空气污染的能力，在本发明之前，由于上述市售气体传感器的局限性，这是不可能的。

越来越多的证据表明，胎儿期和幼年时暴露于常见的环境毒素(诸如来自化石燃料的空气污染)可能会对发育中的人脑造成持久损害。这些影响在高度脆弱的胎儿、婴儿和幼儿中尤为明显，因为大部分大脑结构和功能架构是在这些早期发育时期建立的。这些对健康大脑发育的破坏可能会在以后的婴儿期和儿童期引起各种认知、情感和行为问题。

本文所述的传感器技术使研究人员能够收集有关孕妇暴露于环境空气污染以及由此对发育中的大脑造成的影响的高度详细的准确数据。这项技术的可用性将代表该领域当前方法和工作的巨大进步，这将对改善全世界的新生儿和儿童健康产生深远的影响。

一般来说，个人空气监测以及局部室内和室外监测将是科学研究、医疗保健干预措施、个人预防措施、倡导等方面的突破性进展。

本文所述的传感器技术可以将完整的处理和气体结果传递给正在为未来的智能城市开发的广泛智能系统。该传感器是为即插即用集成到IoT装置而设计的，并且小的外形规格可与从LED灯到智能电表、到独立监测站、到非固定装置(无人机、公共交通工具、可穿戴设备、电话等)等多种装置兼容。

示例2。本文所述的传感器技术可用于智能家电(诸如连接的冰箱)，这将帮助消费者监测食物的新鲜度、检测变质和有害农药残留物的存在。本发明的同时多气体感测能力将实现可以识别与特定食物状况相关联的气体模式的传感器。

示例3：本文所述的传感器400的网络或网格可以集成到工业领域，诸如石油化工厂和炼油厂，以允许公司在常规操作期间(例如，对于泄漏)或在自然或人为灾难事件中监测场所。传感器还可以安装在无人机中，以用于难以到达的区域或潜在危险的区域中的数据收集。该技术在可穿戴设备以及固定和移动网络中的部署能力将在大范围内提供个人保护和精细数据，允许对设施进行持续监控以及时采取预防措施，在需要做出紧急决策时节省关键时间，并提供宝贵的信息以保护工人和紧急救援人员。

相同的技术可以将强大的新工具置于负责公共安全和国土安全的第一响应者和行政人员的手中。

图6示出示例产品600，在这种情况下为电池供电的可穿戴装置，其中传感器400实现为小型PCB。传感器技术适用于集成到任何数量的IoT装置中。尽管传感器不需要主动地产生气流来起作用，但是传感器表面处的敏感层104必须暴露于环境空气，并且同时提供合理量的保护以防止灰尘和流体。这通常通过设计空气界面来实现，该空气界面确保传感器400位于穿孔的防护罩(例如外壳的盖子)后面，其中使用薄膜(PTFE，0.5um网眼)提供飞溅和防尘保护。室外应用可能需要设计更复杂的空气界面以满足耐候性要求。

图7是示出可结合本文所述的各种实施方案使用的示例有线或无线系统550的框图。例如，系统550可以用作上述平台、装置或工艺中的一者或多者或者与之结合使用，并且可以表示装置的部件，诸如传感器400、对应的后端服务器或云服务器、和/或本文所述的其他装置。系统550可以是服务器或任何常规的个人计算机，或能够进行有线或无线数据通信的任何其他启用处理器的装置。如本领域技术人员将清楚的，也可以使用其他计算机系统和/或架构。

系统550优选地包括一个或多个处理器，诸如处理器560。可以提供附加处理器，诸如用于管理输入/输出的辅助处理器，用于执行浮点数学运算的辅助处理器，具有适合于快速执行信号处理算法的架构的专用微处理器(例如，数字信号处理器)，从属于主处理系统的从处理器(例如，后端处理器)，用于双或多处理器系统的附加微处理器或控制器，或协处理器。此类辅助处理器可以是分立处理器，或可以与处理器560集成在一起。可以与系统550一起使用的处理器的示例包括但不限于

处理器560优选地连接到通信总线555。通信总线555可以包括用于促进存储装置与系统550的其他外围部件之间的信息传送的数据通道。通信总线555还可以提供用于与处理器560通信的一组信号，所述通信总线包括数据总线、地址总线和控制总线(未示出)。通信总线555可以包括任何标准或非标准总线架构，例如，诸如符合工业标准架构(ISA)、扩充的工业标准架构(EISA)、微通道架构(MCA)、外围部件互连(PCI)局部总线或由电气和电子工程师协会(IEEE)颁布的标准的总线架构，包括IEEE 488通用接口总线(GPIB)、IEEE 696/S-100等。

系统550优选地包括主存储器565并且还可以包括辅助存储器570。主存储器565为在处理器560上执行的程序(诸如本文讨论的功能和/或模块中的一者或多者)提供指令和数据的存储。应当理解，可以根据任何适合语言(包括但不限于C/C++、Java、JavaScript、Pearl、Visual Basic、.NET等)来编写和/或编译存储在存储器中并且由处理器560执行的程序。主存储器565通常是基于半导体的存储器，诸如动态随机存取存储器(DRAM)和/或静态随机存取存储器(SRAM)。例如，其他基于半导体的存储器类型包括同步动态随机存取存储器(SDRAM)、Rambus动态随机存取存储器(RDRAM)、铁电随机存取存储器(FRAM)等，包括只读存储器(ROM)。

辅助存储器570可以任选地包括内部存储器575和/或可移动介质580，例如软盘驱动器、磁带驱动器、光盘(CD)驱动器、数字多功能盘(DVD)驱动器、其他光学驱动器、闪存驱动器等。以众所周知的方式读取和/或写入可移动介质580。可移动存储介质580可以是例如软盘、磁带、CD、DVD、SD卡等。

可移动存储介质580是非暂时性计算机可读介质，其上存储有计算机可执行代码(即，软件)和/或数据。存储在可移动存储介质580上的计算机软件或数据被读取到系统550中以由处理器560执行。

在替代实施方案中，辅助存储器570可以包括用于允许将计算机程序或其他数据或指令加载到系统550中的其他类似装置。此类装置可以包括例如外部存储介质595和接口590。外部存储介质595的示例可以包括外部硬盘驱动器或外部光学驱动器、或/和外部磁光驱动器。

辅助存储器570的其他示例可以包括基于半导体的存储器，诸如可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除只读存储器(EEPROM)或闪存(类似于EEPROM的面向块的存储器)。还包括任何其他可移动存储介质580和通信接口590，它们允许将软件和数据从外部介质595传送到系统550。

系统550可以包括通信接口590。通信接口590允许软件和数据在系统550与外部装置(例如，打印机)、网络或信息源之间进行传送。例如，计算机软件或可执行代码可以经由通信接口590从网络服务器传送到系统550。通信接口590的示例包括内置网络适配器、网络接口卡(NIC)、个人计算机存储卡国际协会(PCMCIA)网络卡、卡总线网络适配器、无线网络适配器、通用串行总线(USB)网络适配器、调制解调器、网络接口卡(NIC)、无线数据卡、通信端口、红外接口、IEEE 1394火线或能够使系统550与网络或另一个计算装置交接的任何其他装置。

通信接口590优选地实现行业颁布的协议标准，诸如以太网IEEE 802标准、光纤通道、数字用户线(DSL)、异步数字用户线(ADSL)、帧中继、异步传送模式(ATM)、综合数字服务网络(ISDN)、个人通信服务(PCS)、传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)、串行线路互联网协议/点对点协议(SLIP/PPP)等，但也可以实现定制的或非标准的接口协议。

经由通信接口590传送的软件和数据通常采用电通信信号605的形式。这些信号605优选地经由通信通道600提供给通信接口590。在一个实施方案中，通信通道600可以是有线或无线网络，或任何其他各种通信链路。通信通道600承载信号605，并且可以使用各种有线或无线通信方式来实现，仅举几例，包括电线或电缆、光纤、常规电话线、蜂窝电话链路、无线数据通信链路、射频(“RF”)链路或红外链路。

计算机可执行代码(即，计算机程序或软件)存储在主存储器565和/或辅助存储器570中。计算机程序还可以经由通信接口590接收并且存储在主存储器565和/或辅助存储器570中。此类计算机程序在被执行时使系统550能够执行前述本发明的各种功能。

在本说明书中，术语“计算机可读介质”用于指用于向系统550提供计算机可执行代码(例如，软件和计算机程序)的任何非暂时性计算机可读存储介质。这些介质的示例包括主存储器565、辅助存储器570(包括内部存储器575、可移动介质580和外部存储介质595)以及与通信接口590通信地耦合的任何外围装置(包括网络信息服务器或其他网络装置)。这些非暂时性计算机可读介质是用于向系统550提供可执行代码、编程指令和软件的装置。

在使用软件实现的实施方案中，软件可以存储在计算机可读介质上，并且通过可移动介质580、I/O接口585或通信接口590加载到系统550中。在此类实施方案中，软件以电通信信号605的形式加载到系统550中。当由处理器560执行时，软件优选地使处理器560执行本文先前所述的发明性特征和功能。

在一个实施方案中，I/O接口585提供在系统550的一个或多个部件与一个或多个输入和/或输出装置之间的接口。示例输入装置包括但不限于键盘、触摸屏或其他触敏装置、生物感测装置、计算机鼠标、轨迹球、基于笔的指示装置等。输出装置的示例包括但不限于阴极射线管(CRT)、等离子体显示器、发光二极管(LED)显示器、液晶显示器(LCD)、打印机、真空荧光显示器(VFD)、表面传导电子发射显示器(SED)、场发射显示器(FED)等。

系统550还包括促进通过语音和数据网络进行无线通信的任选无线通信部件。无线通信部件包括天线系统610、无线电系统615和基带系统620。在系统550中，在无线电系统615的管理下，由天线系统610空中传输和接收射频(RF)信号。

在一个实施方案中，天线系统610可以包括一个或多个天线以及一个或多个多路复用器(未示出)，所述多路复用器执行切换功能以向天线系统610提供传输和接收信号路径。在接收路径中，可以将接收到的RF信号从多路复用器耦合到低噪声放大器(未示出)，低噪声放大器放大接收到的RF信号并且将放大后的信号发送到无线电系统615。

在替代实施方案中，无线电系统615可以包括被配置为在各种频率上进行通信的一个或多个无线电。在一个实施方案中，无线电系统615可以在一个集成电路(IC)中组合解调器(未示出)和调制器(未示出)。解调器和调制器也可以是独立的部件。在传入路径中，解调器剥离RF载波信号而留下基带接收音频信号，该基带接收音频信号被从无线电系统615发送到基带系统620。

如果接收到的信号包含音频信息，则基带系统620对该信号进行解码并且将其转换为模拟信号。然后，信号被放大并且发送到扬声器。基带系统620还从传声器接收模拟音频信号。这些模拟音频信号被转换为数字信号，并且由基带系统620编码。基带系统620还对数字信号进行编码以供传输，并且生成路由至无线电系统615的调制器部分的基带传输音频信号。调制器将基带传输音频信号与RF载波信号混合，从而生成RF传输信号，该RF传输信号被路由至天线系统并且可以通过功率放大器(未示出)。功率放大器放大RF传输信号并且将其路由到天线系统610，在天线系统610中，信号被切换到天线端口以供传输。

基带系统620还与处理器560通信地耦合。中央处理单元560有权访问数据存储区域565和570。中央处理单元560优选地被配置为执行可以存储在存储器565或辅助存储器570中的指令(即，计算机程序或软件)。计算机程序还可以从基带处理器610接收并且存储在数据存储区域565或辅助存储器570中，或一旦接收便执行。此类计算机程序在被执行时使系统550能够执行前述本发明的各种功能。例如，数据存储区域565可以包括各种软件模块(未示出)。

例如，各种实施方案还可以主要使用诸如专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA)之类的部件来在硬件中实现。对于相关领域的技术人员来说，能够执行本文所述功能的硬件状态机的实现方式也是显而易见的。还可以使用硬件和软件两者的组合来实现各种实施方案。

此外，本领域技术人员将认识到，结合上述附图和本文公开的实施方案描述的各种说明性逻辑块、模块、电路和方法步骤通常可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为了清楚地说明硬件和软件的这种可互换性，各种说明性部件、块、模块、电路和步骤已经就其功能性在上面进行了一般描述。此类功能性是实现为硬件还是软件取决于施加于整个系统的特定应用和设计制约。对于每一特定应用，技术人员可用不同的方式实现所述功能性，但此类实现决策不应被解释为导致偏离本发明的范围。另外，模块、块、电路或步骤内的功能分组是为了易于描述。在不脱离本发明的情况下，可以将特定功能或步骤从一个模块、块或电路移动到另一个。

此外，结合本文公开的实施方案描述的各种说明性逻辑块、模块、功能和方法可以用设计成执行本文所述的功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、ASIC、FPGA或其他可编程逻辑装置、分立的栅极或晶体管逻辑、分立的硬件部件或它们的任何组合来实现或执行。通用处理器可是微处理器，但是在替代方案中，处理器可是任何处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可以实现为计算装置的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器连同DSP核心或任何其他此类配置。

另外，结合本文公开的实施方案描述的方法或算法的步骤可以直接体现在硬件中、体现在由处理器执行的软件模块中或体现在两者的组合中。软件模块可以驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或包括网络存储介质的任何其他形式的存储介质中。示例性存储介质可耦合到处理器，使得处理器可从存储介质读取信息，并且将信息写入到存储介质。在替代方案中，存储介质可与处理器成一体。处理器和存储介质也可以驻留在ASIC中。

本文所述的任何软件部件可以采用多种形式。例如，部件可以是独立软件包，也可以是作为“工具”并入较大的软件产品中的软件包。它可以作为独立产品或附加包从网络(例如网站)下载，以安装在现有软件应用程序中。它还可以作为客户端-服务器软件应用程序、支持Web的软件应用程序和/或移动应用程序提供。

尽管上面已经描述了某些实施方案，但是应当理解，所描述的实施方案仅是示例性的。因此，不应基于所描述的实施方案来限制本文所述的系统和方法。相反，本文所述的系统和方法应仅根据结合以上描述和附图的所附权利要求来限制。