研究目的
提出一种新型测量系统（PiEMS），该系统在精度、时间与测量分辨率方面优于现有方法，并为能量收集器供电的无线传感器节点（WSN）提供了更多实现表征测量自动化的可行性。
研究成果
PiEMS系统在准确性、时间与测量分辨率方面优于现有方法，并为自动化表征测量提供了更多可能。未来工作将聚焦于系统架构的进一步优化与扩展。
研究不足
该系统目前无法测量低于1.7V的电流，且在1μA以下的范围内存在测量噪声。未来的工作将重点降低这些测量误差，并扩展系统架构以实现更低电压的测量。
1：实验设计与方法选择：
PiEMS架构基于高端电流测量，分为多个模拟和数字电路部分。采用三个串联的分流电阻实现10nA至250mA的测量范围，每个量程针对特定电流测量进行优化。分流电阻上的压降经放大处理，未使用的分流电阻通过P沟道MOSFET桥接以消除其压降影响。
2：样本选择与数据来源：
使用精密电阻作为全量程静态负载进行验证。CC1101的WOR脉冲作为时间分辨率评估的参考信号。
3：实验设备与材料清单：
树莓派3、MAX99022放大器、AD7175模数转换器、P沟道MOSFET、精密电阻及用于校准的可调电压源。
4：MAX99022放大器、AD7175模数转换器、P沟道MOSFET、精密电阻及用于校准的可调电压源。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：系统在测量前执行自校准以提高精度。通过测量电流和电压，计算功率并随时间积分获得能量值。
5：数据分析方法：
测量数据在树莓派上进行处理和存储，原始数据可通过数字滤波器进行后处理。
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Raspberry Pi 3
Raspberry Pi
Processing and storing incoming measurement data
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MAX99022
MAXIM
Amplifying the voltage drop over the shunt resistor
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AD7175
Digitization of current and voltage
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CC1101
Texas Instruments
Radio transceiver used in subGHz WSN
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