中国科学院纳米森林传感器应用研究新突破

中国科学院微电子研究所的黄成军和毛海央团队在纳米森林传感器研究领域取得新进展，开发出一种高灵敏度的纳米森林湿度传感器。该传感器利用纳米森林的大表面积和高孔隙率，能够精确检测呼出气体的微小湿度变化，并结合机器学习算法，构建了能够识别9种不同运动状态的智能系统。这一成果为智能可穿戴设备和健康监测技术的发展提供了新的技术途径，相关研究已发表在《微系统与纳米工程》期刊上。

中国科学院微电子研究所的黄成军和毛海央团队在纳米森林传感器及其应用研究领域取得了新的进展。

呼吸是维持人类生命活动的关键过程。呼吸的频率和深度是评估运动强度的重要指标，与心肺功能密切相关。通过呼吸检测，可以实时监控运动者的身体状况，防止过度运动或运动不足，同时评估心肺健康状况，为制定个性化的运动计划提供依据。然而，传统湿度传感器由于结构和材料的限制，其灵敏度较低。当前用于呼吸检测的多种湿度传感器依赖于信号频率的差异来区分呼吸状态，这限制了它们识别更多行为种类的能力。

为了克服这些问题，该研究团队开发了一种纳米森林湿度传感器，利用纳米森林的大表面积、高孔隙率和超亲水性，使其能够检测呼出气体中的微小湿度变化。此外，传感器内置加热电阻/热敏电阻，可以为传感器提供适宜的工作温度，并实时监测呼吸气流温度，通过温度补偿提高响应的准确性。进一步研究基于这种新型湿度传感器，结合机器学习算法，构建了运动识别智能系统，能够高精度识别9种不同的运动状态。

这一研究展示了纳米森林湿度传感器的应用潜力，为智能可穿戴设备和健康监测技术的发展提供了新的技术途径。

近期，相关研究成果以《An intelligent humidity sensing system for human behavior recognition》为题，发表在《微系统与纳米工程》（Microsystems & Nanoengineering）上。该研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划和中国科学院青年创新促进会会员项目的支持。

纳米森林湿度传感器及其在运动识别智能应用中的应用

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