惯性MEMS系列新成员的使用
st 推出了新系列传感器，可提供更高的每瓦性能比，从lsm6dsv16x开始，这是我们惯性 mems 系列的最新成员，具有机器学习内核。继lsm6dsox和lsm6dsrx之后，lsm6dsv16x比前者更准确，并且比后者使用更少的能量。此外，这是此类设备首次提供 qvar 感应来测量准静电电位。我们还宣布推出业界首款双全量程压力传感器。lps22df和lps28dfw具有仅为 1.7 µa 的低功耗和 0.5 hpa 的绝对精度。最后，lis2du12是一个仅消耗 0.45 µa 的三轴加速度计。
lsm6dsv16x
需要更高效的惯性传感器
手机摄像头的图像质量不断提高，但制造商仍然在图像稳定方面苦苦挣扎。许多人使用软件来提高整体清晰度。但是，物理图像稳定器仍然可以产生最佳效果。在这种情况下，惯性 mems 感应相机的运动，图像传感器向相反方向移动以进行补偿。问题在于智能手机的紧凑外壳和能源限制可能会限制惯性 mems 的功能。ar 和 vr 耳机也渴望更高效的传感器。跟踪头部或手部运动时，准确性至关重要。事实上，准确快速的传感器可以提供更真实的体验，甚至可以减轻 vr 不适。然而，电池供电模型的兴起伴随着巨大的能源限制。
尝试设计节能惯性传感器时的问题是工程师遇到了物理困境。为了提高性能，设计人员经常尝试使用滤波器和其他机制来降低信噪比，但这会自动增加功耗。因此，由于智能手机的每一瓦特都很重要，因此设计人员经常在更好的稳定器或更长的电池寿命之间挣扎。此外，mems 还必须使用小型封装。设计人员无法以更大的占位面积为代价来提高准确性。
低功耗模式下为 0.65 ma
lsm6dsv16x 凭借其机械部分的新弹簧解决了这个问题。此外，st 微调了放大器的增益以保持低功耗，尽管性能有所提高。因此，lsm6dsv16x 在高性能模式（陀螺仪和加速度计相结合）下使用 0.65 ma，而 lsm6dsrx 使用 1.2 ma，尽管这两款器件在低功耗模式下具有相似的噪声水平。为智能手机开发光学图像稳定器的工程师不再需要在性能和功耗之间做出选择。相比之下，竞争设备的低功耗通常是其两倍，甚至更多。
快 2 倍的 mlc 和自适应自配置 （asc）
另一个有助于节省能源的功能是机器学习核心 （mlc）。通过在决策树中运行传感器的信息，开发人员可以避免唤醒微控制器，从而显着降低整体消耗。lsm6dsv16x 提供的 mlc 速度是其前代产品的两倍，输出数据速率 （odr） 从 100 hz 到 240 hz。因此，工程师可以在给定时间段内处理更多数据，从而节省更多能源。
用户还可以获得 16 个有限状态机 （fsm），它们有助于识别特定模式。此外，新器件使用自适应自配置，允许 fsm 重新配置自身而无需唤醒 mcu。因此，开发人员可以对触发重新配置的各种条件和上下文进行编程，从而实现更大程度的灵活性。最后，mlc 和 fsm 还可以相互通知，以创建更智能的应用程序，能够更准确地跟踪身体活动或智能手机是否面朝下放置等。
qvar
lsm6dsv16x 将 qvar 引入了 lsm6 系列器件。简而言之，工程师只需连接两个电极即可测量准静电电位的变化并更改两个寄存器以启用该功能。qvar 打开了新应用程序的大门，例如人数统计。工程师可以不使用 led 和光电二极管，而是将电极放置在墙上并测量是否有人靠近它们。我们甚至编写了一份应用说明来帮助设计人员开发演示。此外，意法半导体将在今年年底推出新的用例。由于 qvar 和测试引脚之间的引脚共享机制，lsm6dsv16x 与 lsm6ds 系列的其他成员保持引脚对引脚兼容。
lps22df 和 lps28dfw
感知水体的问题
随着活动跟踪的出现，压力传感器必须适应更广泛的物理设置。从登山到游泳，传感器必须可靠地跟踪用户，以提供有关其身体活动的准确信息。问题是爬山或爬楼梯的规模与在游泳池里游泳完全不同，因为水体施加的压力非常不同。例如，在 10 米水下潜水会产生 14.5 psi 的压力，与海平面的大气压相同。因此，压力传感器必须在不增加功耗的情况下考虑非常不同的条件。
9.1 µa 和 7 µa
lps22df 和 lps28dfw 通过成为第一个具有两个满量程的压力传感器解决了这个问题。因此，该设备可以检测用户是在水上还是在水下，并切换到其两个秤之一。lps22df 支持的最大压力为 1，260 hpa，lps28dfw 最高可达 4000 hpa，而两者在高性能模式下的功耗分别为 9.1 µa 和 7 µa。相比之下，lps22hb 需要 12 µa 才能达到最大 1260 hpa。考虑到这些传感器很可能最终出现在可穿戴设备中，效率的提升就显得尤为重要。
lis2du12
lis2du12 是性能和能耗之间的新折衷方案。由于其新的 lc 通滤波器和抗混叠滤波器，它比上一代更准确。前者将抑制电噪声，而后者则防止采样错误。因此，两者都极大地提高了信号质量，但不会大幅增加功耗。上一代 lis2dw12 在低功耗模式下仅需 380 na，而更精确的新型 lis2du12 时钟为 450 na。相比之下，竞争产品往往徘徊在 1 µa。
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lsm6dsv16x
需要更高效的惯性传感器
手机摄像头的图像质量不断提高，但制造商仍然在图像稳定方面苦苦挣扎。许多人使用软件来提高整体清晰度。但是，物理图像稳定器仍然可以产生最佳效果。在这种情况下，惯性 mems 感应相机的运动，图像传感器向相反方向移动以进行补偿。问题在于智能手机的紧凑外壳和能源限制可能会限制惯性 mems 的功能。ar 和 vr 耳机也渴望更高效的传感器。跟踪头部或手部运动时，准确性至关重要。事实上，准确快速的传感器可以提供更真实的体验，甚至可以减轻 vr 不适。然而，电池供电模型的兴起伴随着巨大的能源限制。
尝试设计节能惯性传感器时的问题是工程师遇到了物理困境。为了提高性能，设计人员经常尝试使用滤波器和其他机制来降低信噪比，但这会自动增加功耗。因此，由于智能手机的每一瓦特都很重要，因此设计人员经常在更好的稳定器或更长的电池寿命之间挣扎。此外，mems 还必须使用小型封装。设计人员无法以更大的占位面积为代价来提高准确性。
低功耗模式下为 0.65 ma
lsm6dsv16x 凭借其机械部分的新弹簧解决了这个问题。此外，st 微调了放大器的增益以保持低功耗，尽管性能有所提高。因此，lsm6dsv16x 在高性能模式（陀螺仪和加速度计相结合）下使用 0.65 ma，而 lsm6dsrx 使用 1.2 ma，尽管这两款器件在低功耗模式下具有相似的噪声水平。为智能手机开发光学图像稳定器的工程师不再需要在性能和功耗之间做出选择。相比之下，竞争设备的低功耗通常是其两倍，甚至更多。
快 2 倍的 mlc 和自适应自配置 （asc）
另一个有助于节省能源的功能是机器学习核心 （mlc）。通过在决策树中运行传感器的信息，开发人员可以避免唤醒微控制器，从而显着降低整体消耗。lsm6dsv16x 提供的 mlc 速度是其前代产品的两倍，输出数据速率 （odr） 从 100 hz 到 240 hz。因此，工程师可以在给定时间段内处理更多数据，从而节省更多能源。
用户还可以获得 16 个有限状态机 （fsm），它们有助于识别特定模式。此外，新器件使用自适应自配置，允许 fsm 重新配置自身而无需唤醒 mcu。因此，开发人员可以对触发重新配置的各种条件和上下文进行编程，从而实现更大程度的灵活性。最后，mlc 和 fsm 还可以相互通知，以创建更智能的应用程序，能够更准确地跟踪身体活动或智能手机是否面朝下放置等。
qvar
lsm6dsv16x 将 qvar 引入了 lsm6 系列器件。简而言之，工程师只需连接两个电极即可测量准静电电位的变化并更改两个寄存器以启用该功能。qvar 打开了新应用程序的大门，例如人数统计。工程师可以不使用 led 和光电二极管，而是将电极放置在墙上并测量是否有人靠近它们。我们甚至编写了一份应用说明来帮助设计人员开发演示。此外，意法半导体将在今年年底推出新的用例。由于 qvar 和测试引脚之间的引脚共享机制，lsm6dsv16x 与 lsm6ds 系列的其他成员保持引脚对引脚兼容。
lps22df 和 lps28dfw
感知水体的问题
随着活动跟踪的出现，压力传感器必须适应更广泛的物理设置。从登山到游泳，传感器必须可靠地跟踪用户，以提供有关其身体活动的准确信息。问题是爬山或爬楼梯的规模与在游泳池里游泳完全不同，因为水体施加的压力非常不同。例如，在 10 米水下潜水会产生 14.5 psi 的压力，与海平面的大气压相同。因此，压力传感器必须在不增加功耗的情况下考虑非常不同的条件。
9.1 µa 和 7 µa
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lis2du12
lis2du12 是性能和能耗之间的新折衷方案。由于其新的 lc 通滤波器和抗混叠滤波器，它比上一代更准确。前者将抑制电噪声，而后者则防止采样错误。因此，两者都极大地提高了信号质量，但不会大幅增加功耗。上一代 lis2dw12 在低功耗模式下仅需 380 na，而更精确的新型 lis2du12 时钟为 450 na。相比之下，竞争产品往往徘徊在 1 µa。
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