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)。
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。
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。
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。
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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