中文摘要：

拟利用MEMS工艺研制一种多功能环境感知传感器，它呈柔性构造，同时具备温觉、湿觉及照度识别等功能。理论上基于变量解藕技术重构信号值、以多层数据融合手法表达信息。该传感器体积小、功耗低且功能灵活，即可输出纯数据也可给出模糊测度值。装配在机器人上能辨识特殊场合舒适度，为智能系统决策提供支持；安装到野外则可以观测气象参数变化，监测森林火险，经济效益很大。

结论摘要：

多功能传感器(Multi-functional Sensor)技术是传感技术的一个重要的发展方向，因此基于多功能传感器的信号重构技术的研究具有重大的实际意义。由于现有重构算法存在着诸多缺点，因此本研究提出了移动最小二乘和支持向量基的重构思想。此外，为了开发用于信号重构的实验平台，本研究研制了基于声表面波技术的微传感器。针对传统最小二乘法全局拟合的局限性，本文将移动最小二乘法应用于非线性多功能传感器的信号重构。通过详细研究插值函数的构造方法及性质，合理地选取基函数和权函数，求出试函数的系数。结果表明移动最小二乘法更适合非线性曲面拟合。由于经验风险最小化准则实现函数回归，易导致泛化性差和过拟合问题。本文利用结构风险最小化准则的支持向量回归方法实现非线性多功能传感器信号重构，有效抑制了过拟合问题并改善了泛化性能。本文针对SAW传感器技术进行了全面的研究，分析了SAW器件的工作原理和制造工艺。在对SAW传感器技术进行研究的基础上，设计了一个SAW湿度传感器，包括IDT的设计、薄膜的设计以及频率测量系统的设计。此外应用有限元分析软件湿度传感器在低湿环境下进行了性能分析，并取得了满意的结果。