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哪些传感器嵌入式功能适用于我的应用?

关键词:传感器嵌入式 MEMS传感器

时间:2023-04-11 09:29:44      来源:意法半导体

本文介绍部分意法半导体MEMS传感器所具备的嵌入式可编程功能,特别介绍了有限状态机 (FSM)、机器学习内核 (MLC) 和智能传感器处理单元 (ISPU)。

摘要:

本文介绍部分意法半导体MEMS传感器所具备的嵌入式可编程功能,特别介绍了有限状态机 (FSM)、机器学习内核 (MLC) 和智能传感器处理单元 (ISPU)

1. 简介

意法半导体的数据处理方法不断变化,从传感器连续将数据流式传输到MCU进行处理和分析的标准解决方案,演变为在传感器中本地处理数据的边缘方法。

最近,意法半导体推出了独具匠心的MEMS传感器,它具有可编程逻辑和完全可编程DSP架构,能够降低功耗,减少I²C/SPI总线流量,减轻MCU负荷。

• 这种可编程逻辑架构旨在最大限度降低特定处理模型的功耗,同时可以运行FSM和MLC算法。触发中断时,MCU读取模型结果,还可以读取原始数据

• 完全可编程DSP可以实现在传感器内部运行的任何自定义代码(需考虑计算和编译限制),MCU从传感器中读取处理后的数据。

2. 有限状态机 (FSM)

有限状态机是一种行为模型,由有限数量的状态组成,且状态之间会发生特定迁移,类似于流程图,能够处理内部和外部数据(通过传感器集线器配置)。多个状态机可以并行运行。

有限状态机方法适用于需要识别用户定义手势模式的所有应用。

最新意法半导体传感器采用FSM模型,并引入了自适应自配置 (ASC) 功能。这意味着,可以利用FSM中断来触发器件设置更改(包括ODR、FS、BW、功率模式和FIFO),因此MCU可以保持睡眠模式。

3. 机器学习内核 (MLC)

机器学习内核包含一组可配置参数和决策树。决策树的表示形式为二进制树,包含两类节点 - 内部节点和叶节点。决策树的内部节点按照 (if-then-else) 方法分成两个子节点,以便进入下一路径(可以是true或false)。决策树的叶节点不包含任何子节点,只包含一个用户定义的类 - 结果

适用于通过归纳方法实现的应用,该方法涉及从观察结果中搜索模式。这类应用包括:活动识别、健身活动识别、运动强度检测、振动强度检测、携带位置识别和环境感知。

4. 智能传感器处理单元 (ISPU)

ISPU是一种小巧紧凑的超低功耗高性能可编程内核,它基于意法半导体开发的专有架构。这款内核支持处理内部(加速度计、陀螺仪和温度传感器)和外部(通过传感器集线器连接到传感器)数据。ISPU可以运行意法半导体ISPU工具链编译的C语言算法,也可以使用NanoEdge AI Studio生成异常检测库。该器件具备灵活的编程能力,适用于在不使用MCU的情况下,实现任何AI、传感器融合算法。

如需详细了解本主题,请阅读意法半导体社区中的本篇知识文章

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