遗传算法是一种模仿自然界生物进化过程的搜索优化算法，它以种群为基础进行全局搜索，通过选择、交叉和变异等操作不断迭代进化以寻找最优解。声表面波（Surface Acoustic Wave，简称SAW）是通过压电材料表面的弹性波，具有应用广泛性，如在传感器领域中作为无源无线谐振器以测量各种物理量如压力、温度、扭矩等。
无源无线声表面波谐振器在传感器中的应用中，最重要的是准确测量声表面波的回波信号频率，进而推算出被测量的物理量。回波信号的频率估计准确度直接影响传感器的性能指标。传统上，频率的估计常常受限于采样频率和数据点数，而声表面波回波信号一般具有短时长且呈指数衰减的特性，使得常规的频域分析方法在频率估计的分辨率上受到限制。常规遗传算法在处理这个问题时，需要同时估计信号的幅度、相位、频率以及包络等参数，这通常会导致估计速度慢和实时性差。
为了解决这个问题，张建超和杨进提出了一个新的方法。他们将信号时域拟合技术与遗传算法结合起来估计SAW回波信号的频率。通过Hilbert变换去除信号的包络，这样能够更准确地估计信号的幅值。接着，利用分段快速傅里叶变换（Segmented Fast Fourier Transform，简称分段FFT）法分析信号的初相位。在此基础上，对遗传算法进行优化，使得可以在单参数情况下估计SAW回波信号的频率。优化后的算法显著提高了频率估计的准确度和实时性。
为了验证该算法的性能，研究者们还设计并实现了一个基于数字信号处理器（Digital Signal Processor，简称DSP）的频率检测系统。实验结果表明，在处理持续时间为10微秒的SAW回波信号时，只需80个采样点，频率估计误差可以控制在3KHz以内，而且频率估计时间少于1秒，这一效率明显高于传统的遗传算法。
本研究中所涉及的关键词包括“声表面波”、“单参数”、“遗传算法”以及“频率检测”。这些关键词概括了文章的研究重点和主要成果。其中，“声表面波”强调了研究对象和应用场景，“单参数”体现了通过简化问题解决复杂频率估计难题的方法论，“遗传算法”是解决这一问题所采用的优化方法，“频率检测”则是研究的目的和功能。
通过上述分析可以看出，本研究提出的方法提高了SAW回波信号频率估计的准确度和速度，这对于声表面波传感器性能的提升具有重要意义。此外，该方法的应用并不限于温度、压力、扭矩传感器，还可以推广到其他需要高精度频率估计的场合中。研究者们通过理论研究与实验验证相结合的方式，为声表面波传感器在实际应用中提供了可靠的技术支持。
