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摘要
目的 为了提高声表面波(Surface acoustic wave,SAW)温度传感器的测量精度，设计一种基于PSO-ESPRIT算法的高精度SAW温度传感器解调方法。方法 以ESPRIT谱估计方法为基础，把Hankel矩阵的时间窗长度与计算噪声方差时的K值作为粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法的输入变量，并以频率估计标准差作为粒子的适应度函数，利用PSO对ESPRIT算法中的参数进行优化，以改善频率估计精度，从而提高SAW回波信号频率估计的分辨率，实现SAW温度传感器的高精度解调。结果 仿真和实验结果表明，所设计的方法与其他谱估计算法相比，其对SAW回波信号估计的频率误差最小，标准差小于0.66kHz。把设计的算法用于SAW温度传感器的温度解调，得到的温度值与实际温度的误差小于0.4℃。结论 测试结果说明，设计的温度解调方法提高了SAW回波信号频率解调精度，可用于SAW温度传感器的解调，实现了对食品包装储运过程中温度的实时监测。
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