本期编读为您精选五篇来自苏黎世联邦理工学院 (Eth Zurich) 的学者发表在Sensors 期刊上的文章，内容涵盖超低功耗电压基准、可穿戴传感器、障碍物检测系统、声学粗糙度测量和电容传感器等，希望能为相关领域学者提供新的思路和参考，欢迎阅读。

1.A 21.4 pW Subthreshold Voltage Reference with 0.020 %/V Line Sensitivity Using DIBL Compensation

采用DIBL补偿的、线路灵敏度为0.020 %/V的 21.4 pW亚阈值电压基准

Louis Colbach, Taekwang Jang and Youngwoo Ji

https://www.mdpi.com/2121266

文章亮点

(1) 本文介绍了一种采用180 nm CMOS技术设计的超低功耗电压基准。

(2) 该补偿电路在0.6—1.8 V的电源范围内可实现0.035 %/V的蒙特卡罗模拟线路灵敏度，同时产生307.8 mV的基准电压，功耗为21.4 pW。

(3) 模拟电源抑制比在100 Hz时为−54 dB，在−20—80 °C的温度范围内可实现24.8 ppm/°C的温度系数，投影面积为0.003 mm²。

2.Machine-Learning-Based Methodology for Estimation of Shoulder Load in Wheelchair-Related Activities Using Wearables

基于机器学习的方法利用可穿戴设备评估轮椅相关活动中的肩部负荷

Sabrina Amrein et al.

https://www.mdpi.com/2107622

文章亮点

(1) 本文旨在开发一种基于机器学习的方法，使用可穿戴传感器估计手动轮椅用户在日常活动中的肩部负荷。

(2) 在十名身体健全的参与者的胸部、右臂和轮椅上配备了五个惯性测量单元 (IMU)，从二头肌长头和三角肌内侧记录肌电图 (EMG)，训练神经网络以根据IMU和EMG数据预测肩部负荷。

(3) 将预测的肩部负荷与通过肌肉骨骼建模确定的肩部负荷进行比较，发现其曲线在所有活动中的平均相似度为0.84±0.10，证明了使用可穿戴传感器和神经网络评估轮椅相关活动中的肩部负荷的可行性。

3.High-Precision Low-Cost Gimballing Platform for Long-Range Railway Obstacle Detection

用于长距离铁路障碍物检测的高精度低成本万向平台

Elio Hajj Assaf et al.

https://www.mdpi.com/1441248

文章亮点

(1) 本文提出了一种高精度指向机制，用于未来新型铁路障碍物检测系统，它能够精确地将一维激光雷达瞄准远距离目标。

(2) 通过将3D打印和计算机数控机器的现有元件以及双铰链杠杆系统相结合，实现了利用简单且低成本的组件精确定位任意传感器平台。

(3) 通过室内远程实验对该系统的实际指向精度进行评估，发现该设备能够达到6.179 mdeg的精度，这是设计实验可测量精度的极限。

4.Acoustic Roughness Measurement of Railway Tracks: Running Surface Detection and Compensation of Lateral Movements for Optical Measurements on a Train

铁路轨道声学粗糙度测量：行驶表面检测和列车光学测量横向运动补偿

Florian Mauz et al.

https://www.mdpi.com/2350920

文章亮点

(1) 本文探讨了在实验室环境中检测铁路轨道运行表面和补偿列车横向运动的方法。

(2) 使用激光三角测量传感器和激光轮廓仪来检测运行表面，发现可以使用激光轮廓仪测量反射激光的强度来检测运行表面的横向位置和宽度。

(3) 本文还提出了一种线性定位系统，可以基于激光轮廓仪的运行表面检测来调整传感器的横向位置。

5.Textile-Based Body Capacitive Sensing for Knee Angle Monitoring

基于纺织品的身体电容传感用于膝关节角度监测

Valeria Galli et al.

https://www.mdpi.com/2590392

文章亮点

(1) 本文提出了一种基于纺织品的可穿戴设备，通过放置在膝盖上方不同位置并与皮肤接触的电容传感器来估计膝关节角度。

(2) 与光学运动捕捉相比，提出的系统在坐姿和下蹲时预测膝关节矢状角的R²系数为0.77—0.99，均方根误差为4.15—12.19度，平均绝对误差为3.28—10.34度。

(3) 结果证明了所提出的系统的可行性，未来的工作应该包括更多的参与者，以进一步评估其准确性和可重复性。

Sensors 期刊介绍：https://www.mdpi.com/journal/sensors

主编：Vittorio M.N. Passaro, Politecnico di Bari, Italy

期刊涵盖所有传感器科学和技术研究领域，例如物理传感器、智能传感器、传感网络、生物传感器、化学传感器、雷达、可穿戴电子设备和先进的传感材料及其在物联网、工业、农业、环境、遥感、导航、通信、车辆、成像、生物医药等领域的应用。目前期刊已被Science Citation Index Expanded (SCIE)、PubMed、EI、Scopus等数据库收录。

2023 Impact Factor：3.4

2023 CiteScore：7.3

Time to First Decision：16.8 Days

Acceptance to Publication：2.6 Days