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傳感器融合幾乎是不言自明的，因為它結合了來自多個傳感器的數據，以提供信息在更廣泛的范圍內比通?？赡芘c一個單一的傳感器。然而，解釋它和做它之間有一個明顯的區別-可靠。傳感器的讀數沒有緊密同步，傳感器融合算法迅速失去精度，并可能提供誤導性的結果。
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Whether for the Internet of Things （IoT）， standalone embedded， or any sensor processing application， simultaneous multichannel data acquisition can bring dramatically different requirements for accuracy， dynamic range and bandwidth. For example， a multi-sensor array for capturing events in high-energy physics experiments requires ultra-high-speed flash converters with dedicated signal channels capable of highly synchronized conversion at gigahertz frequencies. In contrast， a simple 8-bit MCU with integrated ADC might be sufficient to capture temperature， wind， and atmospheric pressure every few minutes for a weather-monitoring system.
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For the IoT， many sensor-fusion applications are likely to present requirements that fall somewhere between those extremes – with the added requirement for a simplified design， small footprint， and low power consumption. Within this broad range， however， IoT designers nevertheless can face requirements for specialized signal chains comprising optimized components or face requirements for compact， highly integrated systems. Regardless of the implementation approach， the goal remains the same： ensure reliable， simultaneous conversion across multiple sensors.
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