传感器技术是如今最令世界关注的高新技术之一,也是当代科学技术发展的一个重要标志。随着物联网的发展,传感器也逐渐从工业领域过渡到生活领域,传感器的测量精度问题和测量系统的功耗问题成为我们主要解决的问题。本文首先研究了影响扩散硅压力传感器测量精度的因素,列举出了造成影响的三大原因:供电电源的稳定性、温度漂移、输入输出特性非线性。针对供电电源稳定性的问题,本文设计了一种基于TL431的恒流源对扩散硅压力传感器进行供电;针对温度漂移的问题,本文提出了一种基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的温度补偿模型。通过对扩散硅压力传感器做二维标定实验,利用温度传感器实时监测实验环境温度,建立PSO-LSSVM模型。最小二乘支持向量机(LSSVM)的惩罚因子和核函数的选取会直接影响到模型的预测精度,PSO-LSSVM模型利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机模型的惩罚因子和核函数的参数,改善了传统的最小二乘支持向量机模型对参数选取费时耗力且未必找到全局最优解的缺陷。实验结果表明,经该模型补偿后的零点温度系数和灵敏度温度系数都减小了一个数量级,且预测值与标定值的均方误差的数量级达到10-6,实现了温度补偿并改善了预测精度;针对非线性问题,本文运用了曲线拟合的方法对输入输出特性曲线进行非线性校正。在文章的最后,我们搭建了基于PSoC芯片的低功耗蓝牙BLE传感器测量系统。该系统主要由信号放大电路、低通滤波电路、温度监测模块、序列ADC模块和BLE模块组成,该系统具有正常工作、睡眠和休眠三种模式,能在测量完成的时候自动进入低功耗模式。