基于单片机的数字磁通门E+E传感器
磁通门是一种用于测量微弱磁场（如地磁场）的E+E传感器。它的测量范围宽，并能测量磁场分量，可应用于许多领域。传统磁通门E+E传感器主要采用模拟电路进行信号处理。它在测量外部磁场时受温度的影响比较大。在分析传统磁通门E+E传感器的基础上研究了一种新的数字磁通门E+E传感器。

基于单片机的数字磁通门E+E传感器
磁通门E+E传感器采用单片机C8051F064作为处理器。单片机C8051F064性能优异，具有高速、稳定的特点。采用单片机C8051F064的16位A/D转换器对传统磁通门E+E传感器输出信号进行采样，采样后的数字信号在单片机内通过程序来完成相敏整流、低通滤波等功能，得到zui终的反映被测磁场大小的直流电压输出量，然后通过串口把输出量送给计算机。串口采用RS232标准接口。这样就实现了将环境磁场强度信号转变为输出的数字信号。介绍了具体的软硬件设计，进行了电路板和元器件的焊接、程序的调试。zui终设计了实验的方法，使用该E+E传感器对地球磁场水平分量进行了测量。得到了比较满意的结果。如果想要进一步减小误差的话，可以采用闭环电路。磁通门E+E传感器的故障准确定位对保证各自应用安全至关重要。磁通门E+E传感器不同于传统的E+E传感器网络，其不同层次的E+E传感器故障的特征差异较大，不同层次E+E传感器之间存在故障特征"断层"问题。传统的基于流数据异常特征识别的磁通门E+E传感器故障数据的挖掘模型需要明确层次网络故障之间的关联特征，若E+E传感器层次之间的故障特征关联性不强，故障挖掘的阀值就无法固定，产生故障特征无法定位问题，导致误警率较高。提出了一种基于贝叶斯信念网络的磁通门E+E传感器故障数据的挖掘模型，针对磁通门E+E传感器故障数据属性多样性的问题，分析了贝叶斯信念网络的结构，搜索一个zui匹配待分类故障数据样本的贝叶斯信念网络，通过评估函数评估各个可能的网络结构与样本磁通门E+E传感器故障数据间的契合度，采集一个*样本磁通门E+E传感器故障数据解，通过"压缩侯选"的贝叶斯信念网络算法，计算样本磁通门E+E传感器故障数据间的依赖关系，集中扫描zui可能是待挖掘数据的变量集，实现故障数据的挖掘。实验结果表明，利用所提模型能够有效提高磁通门E+E传感器故障数据的挖掘的准确性。

基于单片机的数字磁通门E+E传感器
的实验结果表明采用单片机来设计数字磁通门E+E传感器是可行的。它减化了硬件电路的开销，大大改善了传统磁通门E+E传感器的温度性能，提高了输出信号的稳定性。由于单片机价格低廉，同使用FPGA,DSP的数字磁通门E+E传感器相比较，降低了成本。