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摘要：
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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