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。

　　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I？C/SPI總線流量，減輕MCU負荷。

　　·這種可編程邏輯架構旨在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。

　　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。