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當前頭條:哪些傳感器嵌入式功能適用于我的應用?

摘要:


(資料圖)

本文介紹部分意法半導體MEMS傳感器所具備的嵌入式可編程功能,特別介紹了有限狀態機 (FSM)、機器學習內核 (MLC) 和智能傳感器處理單元 (ISPU)

1. 簡介

意法半導體的數據處理方法不斷變化,從傳感器連續將數據流式傳輸到MCU進行處理和分析的標準解決方案,演變為在傳感器中本地處理數據的邊緣方法。

最近,意法半導體推出了獨具匠心的MEMS傳感器,它具有可編程邏輯和完全可編程DSP架構,能夠降低功耗,減少I2C/SPI總線流量,減輕MCU負荷。

這種可編程邏輯架構旨在最大限度降低特定處理模型的功耗,同時可以運行FSM和MLC算法。觸發中斷時,MCU讀取模型結果,還可以讀取原始數據

完全可編程DSP可以實現在傳感器內部運行的任何自定義代碼(需考慮計算和編譯限制),MCU從傳感器中讀取處理后的數據。

2. 有限狀態機 (FSM)

有限狀態機是一種行為模型,由有限數量的狀態組成,且狀態之間會發生特定遷移,類似于流程圖,能夠處理內部和外部數據(通過傳感器集線器配置)。多個狀態機可以并行運行。

有限狀態機方法適用于需要識別用戶定義手勢模式的所有應用。

最新意法半導體傳感器采用FSM模型,并引入了自適應自配置 (ASC) 功能。這意味著,可以利用FSM中斷來觸發器件設置更改(包括ODR、FS、BW、功率模式和FIFO),因此MCU可以保持睡眠模式。

3. 機器學習內核 (MLC)

機器學習內核包含一組可配置參數和決策樹。決策樹的表示形式為二進制樹,包含兩類節點 - 內部節點和葉節點。決策樹的內部節點按照 (if-then-else) 方法分成兩個子節點,以便進入下一路徑(可以是true或false)。決策樹的葉節點不包含任何子節點,只包含一個用戶定義的類 - 結果

適用于通過歸納方法實現的應用,該方法涉及從觀察結果中搜索模式。這類應用包括:活動識別、健身活動識別、運動強度檢測、振動強度檢測、攜帶位置識別和環境感知。

4. 智能傳感器處理單元 (ISPU)

ISPU是一種小巧緊湊的超低功耗高性能可編程內核,它基于意法半導體開發的專有架構。這款內核支持處理內部(加速度計、陀螺儀和溫度傳感器)和外部(通過傳感器集線器連接到傳感器)數據。ISPU可以運行意法半導體ISPU工具鏈編譯的C語言算法,也可以使用NanoEdge AI Studio生成異常檢測庫。該器件具備靈活的編程能力,適用于在不使用MCU的情況下,實現任何AI、傳感器融合算法。

如需詳細了解本主題,請閱讀意法半導體社區中的本篇知識文章

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