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本文系统评述了软传感器在多物理场信号解耦策略中的前沿进展。通过分析拉伸/弯曲不敏感设计、环境干扰抑制、阵列串扰消除、时空分离与机器学习等策略，揭示了如何通过功能材料（如LM/CNT/MXene）与结构创新（如中性机械平面/微笼架构）提升传感准确性。文章为可穿戴电子、软体机器人等新兴领域的高性能传感系统开发提供了重要理论依据和技术路线。
软传感器解耦策略的前沿进展
摘要
软传感器在可穿戴电子、软体机器人、个性化医疗保健和人机交互等新兴领域展现出巨大潜力。然而，由于机械和环境刺激同时作用产生的信号干扰和交叉敏感性，其实际应用仍然受限。本综述系统总结了近年来用于实现准确稳定传感的信号解耦策略最新进展，为开发高性能、可扩展和可集成的传感系统提供重要指导。
引言
为模拟人体皮肤复杂精细的传感功能，柔性电子已从单功能设备发展到能够同时检测多种物理刺激的多模态系统。此类传感器的发展主要依赖于两个因素：1）对各种输入具有选择性响应的功能材料；2）在不同机械刺激下发生不同变形的结构设计。然而，多个并发刺激的存在常导致因交叉敏感性而产生的信号干扰，影响传感准确性。这种干扰不仅源于拉伸和弯曲之间的机械耦合，还来自温度波动、湿度变化和环境压力等环境因素。为解决这一挑战，研究人员致力于通过不同的解耦策略来提高选择性和稳定性。
软传感器基础
软传感器类别
软传感器可分为单模态和多模态类型。单模态传感器设计用于检测特定的物理或化学刺激，主要致力于在单模式操作下增强其性能参数，如灵敏度、稳定性和机械顺应性。软多模态传感器指在柔性或可拉伸基板内集成多个信号转导机制，以同时检测不同物理或化学刺激的可变形传感系统。根据其结构配置，软多模态传感器可进一步分为同质和异质类型。同质传感器采用相似材料和相同转导机制，通过利用材料各向异性或结构设计来区分多种刺激；而异质传感器则集成基于不同物理或化学原理的多个传感元件，实现不同信号的同时检测。
传感机制
软传感器的传感机制描述了通过功能材料的变形或特性变化将外部物理或化学刺激转换为可测量电信号的过程。最常见的机制包括压阻式、电容式、离子电子式、压电式、摩擦电式、光学式和磁效应。每种机制在灵敏度、响应速度和适应性方面提供独特优势，然而传感系统中多个转导途径的共存常导致信号耦合。因此，深入理解这些基本机制是设计有效信号采集和解耦策略的基础。
信号采集方法
为后续解耦获得清晰可靠的信号，信号采集在传感系统中起着至关重要的作用。采集信号的质量直接决定了后续解耦过程的复杂性和准确性。近年来，软传感器信号采集取得显著进展，从原始信号的直接电学读出发展到集成的多通道采集电路、频域读出，最终到人工智能辅助的自适应信号处理。这些方法的不断进步极大地提高了信号清晰度、稳定性和抗噪性，从而为高效准确的信号解耦奠定了坚实基础。
单物理信号解耦策略
拉伸不敏感策略
在涉及大量机械变形的可穿戴传感应用中，在拉伸应变下保持信号稳定性对于确保准确检测至关重要。通过使用定制的材料系统和结构设计，已实现了显著的应变不敏感传感行为。代表性材料包括液态金属、石墨烯、碳纳米管、银纳米线、PEDOT:PSS、MXene和水凝胶。当与适当的结构工程方法相结合时，这些材料表现出不同程度的应变不敏感性，为应变解耦传感系统提供了灵活性和鲁棒性。
弯曲不敏感策略
在可穿戴电子系统中，设备需要贴合人体关节、肌肉和脊柱等复杂表面，其中反复弯曲不可避免。与单轴拉伸相比，弯曲通常引起更大的局部应变梯度和不对称结构变形，可能导致导电路径断裂、信号漂移和基线偏移。因此，开发弯曲不敏感的传感器架构对于实现稳定可靠的数据采集至关重要。最近的进展主要集中于解决这一挑战的结构设计策略。
其他不敏感策略
虽然拉伸和弯曲变形是柔性传感器中最普遍的信号干扰源，但实际应用也会遇到由非目标环境因素引起的干扰，如温度、湿度、气体、压力和环境光。为确保复杂条件下的传感准确性，已开发了各种针对性的抑制策略。通过调整电学特性、引入物理阻挡层、结合方向选择性结构和设计表面化学或导电网络，传感器可以在存在多种非目标环境刺激的情况下实现鲁棒、准确和稳定的性能。
传感器阵列串扰消除策略
随着柔性传感器从单元器件发展到阵列系统，除了传统的机械和环境干扰外，出现了新的挑战。阵列层面最关键的问题之一是通道间串扰。当多个传感像素同时受到刺激时，若缺乏有效的结构隔离或信号解耦机制，可能导致相邻单元间相互干扰，最终影响空间分辨率和识别准确性。为确保高保真、像素级信号采集，器件架构和电路设计都必须精心设计。结构隔离和电路设计仍然是串扰抑制的核心策略。
多模态物理信号解耦策略
时空解耦策略
除了提高对拉伸、弯曲、温度、湿度等个体物理干扰的鲁棒性外，为多模态应用设计的柔性传感器还必须解决由并发、交织刺激产生的更复杂的信号耦合挑战。因此，解耦不同的物理输入已成为提高传感准确性、功能分化和环境适应性的关键设计目标。基于结构和材料设计、信号类型、操作条件、响应时间和先进算法的有效策略，为开发高通量、多维度和多模态柔性传感平台提供了全面基础。
机器学习辅助解耦策略
虽然结构工程和材料设计在一定程度上实现了物理层面的解耦，但在复杂动态环境中，干扰持续存在且多个输入信号不易区分时，这些方法往往不足。为解决这些挑战，基于机器学习的数据驱动策略已成为强大工具。通过从原始传感器信号中提取有意义的特征，并应用分类、回归或时间序列分析算法，机器学习方法提供了复杂多模态物理输入的智能识别和精确解耦。
机器学习问题与解决方案
尽管机器学习在解耦多模态传感信号方面展现出显著潜力，并已广泛应用于应力检测、气体分析和环境感知中，但这些方法的实际有效性仍受限于几个关键挑战，特别是在数据质量、模型架构和系统级集成方面。弥合算法可行性与实际部署之间的差距需要全面理解当前基于机器学习的解耦策略面临的基本局限性。主要挑战包括训练数据不足、数据同质性、缺乏实时验证以及可重复性问题，相应解决方案包括数据增强、多样化数据集、实时反馈控制和可重复性标准等。
总结与展望
本综述全面概述了软传感器信号解耦策略的最新进展。讨论围绕六种主要方法展开：拉伸不敏感策略、弯曲不敏感策略、非目标物理干扰抑制、无串扰阵列级设计、时空多模态解耦策略和机器学习辅助解耦。这些策略共同旨在提高在复杂真实世界条件下运行的柔性传感系统的准确性、稳定性和鲁棒性。
尽管在软传感器先进解耦策略方面取得了显著进展，但要将这些技术转化为实际应用中的高性能传感系统，还需要进一步的集成、标准化和简化。例如，除了提高性能和集成密度外，未来研究还应关注解耦导向柔性传感器的成本和可扩展性。大多数现有策略依赖于复杂的材料或微纳加工工艺，阻碍了大规模生产。结合低成本材料、可印刷电极和卷对卷制造技术可以极大增强这些系统在实际应用中的转化潜力。
展望未来，单模态和多模态传感发展的下一阶段将取决于机械设计、电子集成和智能数据处理的融合。建立无缝耦合结构、电学和算法层面的统一解耦框架可以实现实时、高能效和情境感知的传感。从前端角度看，协同设计传感器和读出电路以最小化器件占地面积和提高集成密度对于实现紧凑、低功耗系统至关重要。从后端角度看，结合先进的深度学习算法与基于云的数据处理可以进一步减轻设备上分析的计算负担，从而在不牺牲识别准确性的情况下实现更小更轻的前端单元。此外，扩展多模态信号模式数据库并集成自学习或自适应机器学习模型对于弥合实验室演示与可穿戴医疗保健、人机接口和软机器人中的实际自主系统之间的差距至关重要。
