压电传感器原理及应用（三）
高通公司在2015年发布Snapdragon Sense ID超声波指纹识别技术，可以内建3D立体指纹模型，也可避免指纹感光原件与手指的直接接触，避免了汗水油污等对接触式指纹识别成功率的影响，并且可用于塑料/玻璃/蓝宝石等外屏下方。
高通3D超声波指纹传感器芯片（PMUT）
2016年9推出的小米5s就是首款采用此方案的智能手机产品，这也是超声波指纹识别技术首次被成功运用于智能手机上。但是从用户的反馈来看，其识别率还是存在一些问题。而且超声波指纹识别模组的成本也比较高。随后的小米旗舰机也没有继续采用高通的超声波指纹识别技术。
超声波指纹传感器中使用的压电材料为AlN。
6、超声波手势识别传感器
基于光和摄像头的系统识别工作量大且功耗高，但借助超声波的手势识别，功耗可以降至几十微瓦，可以实现超声波传感器在消费电子中的应用。
超声波手势识别传感器的原理是通过压电微加工超声换能器(PMUT)阵列发出声波脉冲，声波从物体反弹至芯片。通过计算，芯片能够确定物体相对于设备的位置，并可进一步构建3D模型，对手势进行识别。
代表企业为加州伯克利的新创企业Chirp Microsystems，成立于2013年，是目前唯一一家将 PMUT 商业化并用于空气耦合式超声的公司。Chirp 在 2016 年 CES 技术展上举行了第一次超声手势感应的公开展示。
超声波手势识别传感器中使用的压电材料为AlN和PZT材料。
7、体声波滤波器
薄膜体声波谐振器是一种基于体声波理论，利用声学谐振实现电学选频的器件。
薄膜体声波谐振器结构原理图
当电信号加载到薄膜体声波谐振器的电极上后，通过逆压电效应，压电薄膜材料将电信号转化为声信号，并由中心向两个电极方向传播。当声信号行进到顶电极的上端和底电极低端时，由于声阻抗的巨大差异（空气的声阻抗只有电极材料和支撑层材料声阻抗的1/30000-1/70000），阻抗的严重失陪造成声波的全反射，声能量因此就集中从支撑层下端面到顶电极上端面厚度为T的区域里。这个厚度为T的区域形成了一个频率f=v/（2T）的声学信号谐振腔，在工作状态下，在压电材料压电效应和逆压电效应的共同作用下，声学的谐振就表现为对频率为f的电信号的谐振。v为体声波的波速，取决于传播的介质材料。
FBAR的压电薄膜厚度在微米量级，从而使其工作频率可提高到GHz。另外，由于压电薄膜太薄，因此FBAR须有支撑层，加工时先将金属电极蒸发或溅射到支撑层上，然后再再电极上制备压电薄膜，最后再在压电薄膜上形成金属上电极。
固态装配型（SMR）BAW滤波器，它借用光学中的布拉格层技术，在谐振器底电极下方制备高、低交替的声阻抗层，从而将声波限制在压电堆之内。布拉格反射层一般采用W和SiO2作为高低声学阻抗层，因为W和SiO2之间的声学阻抗值相差较大，而且这两种材料都是标准CMOS工艺常用的材料。它的最大优点是机械稳定性高、集成性好，而且不使用MEMS工艺。但缺点是需要制备多层膜，工艺成本相较于空腔型FBAR高，而且布拉格反射层的声波反射效果不如空气，故而SMR型FBAR的Q值相对低一些。
目前市场上的FBAR大都基于AlN压电薄膜。
