面向工業設備和機器人振動監測和運動跟蹤應用 ST 意法半導體6軸慣性測量單元 (IMU) ISM330BX 集成邊緣 AI 處理器、傳感器擴展模擬集線器和Qvar電荷變化檢測器，並提供產品壽命保證，適用於設計高能效工業傳感器和動作跟蹤器。   新IMU內置一個 3軸陀螺儀和一個 3軸加速度計，採用低

  延長可穿戴設備、跟蹤器和運動檢測設備電池續航時間   ST 意法半導體的 LSM6DSV32X 6 軸慣性模塊 (IMU) 集成一個滿量程 32g 的大加速度計和一個滿量程4000 度每秒 (dps)的陀螺儀，可測量高強度的運動和撞擊，包括自由落體高度估算。新的傳感器模塊面向未來新一代邊緣人工智

該生物傳感器配有用於處理生物電位信號的vAFE（垂直模擬前端）， 以及採用AI和傳感器融合算法的6軸IMU（慣性測量單元） 產品說明 ST1VAFE6X是一款生物傳感器，內嵌用於檢測生物電位信號的vAFE通道，以及用於運動跟蹤的6軸IMU，該6軸IMU配有高性能3軸數字加速度計和3軸數字陀螺儀。 S

以前人們討論談人工智慧時主要關注云計算 — 數據上傳到雲端，利用其強大計算能力得到結果。然而，雲計算的前提是所有的數據都要傳到雲端，對帶寬要求極高，可能到6G時代才能真正實現。 現在我們將人工智慧轉移到邊緣端進行邊緣計算。通常情況下，邊緣計算是將算法放置到MCU中，傳感器只輸出數據，MCU運行獨立算

傳感器為什麼需要智能？這是一個很好的問題！設想一下，MEMS傳感器可以測量如加速度、角速度、壓力、溫度和濕度等物理量並轉化為數字信號，但如果我們的傳感器只能簡單地採集和傳遞數據，那它就像一個靜默的觀察者、被動的上報者，無法主動參與到系統中。 然而，當我們賦予傳感器智能時，在算法的加持下，它可以主動地

本文敘述部分意法半導體MEMS感測器中具有可程式化的嵌入式功能，尤其是有限狀態機（Finite State Machine ；FSM）、機器學習核心（Machine Learning Core；MLC）和智慧感測器處理單元 （Intelligent Sensor Processing Unit；IS

LSM6DSV16BX採用系統級封裝，是一款高集成度傳感器，整合6軸慣性測量單元(IMU)和音頻加速度計，以及Qvar傳感器。IMU單元用於跟蹤頭部以及檢測人體活動，音頻加速度計通過骨傳導技術可以檢測頻率達1KHz的語音數據。Qvar傳感器檢測電荷變化，識別觸摸、滑動等用戶界面控制手勢動作，是TWS

LSM6DSV16X採用系統級封裝,採用三核芯架構，整合6軸MEMS IMU(慣性測量單元)和Qvar(電荷變化檢測)傳感器。LSM6DSV16X支持在邊緣設備上處理複雜任務，非常適用於手機光學/電子圖像防抖(OIS/EIS)、3D手機地圖構建、筆記本電腦和平板電腦的情境感知、XR和穿戴設備的運動姿

續航力更長、音質出色，為TWS耳機和AR／VR／MR耳機的首選感測器 服務橫跨多重電子應用領域的全球半導體領導廠商意法半導體（STMicroelectronics，簡稱ST；紐約證券交易所代碼：STM）新推出之LSM6DSV16BX是一款獨一無二的高整合度感測器，能夠為運動耳機和通用型入耳式耳機節省

概括 機器學習核心 (MLC) 是傳感器 ASIC 中的一個硬體核心，具有開發人工智能算法的功能。 巨大的優勢是降低了整個系統的功耗，使數據事件檢測和分類不需要主機的微控制器，所有計算和決策都在傳感器執行。 在透過這篇文章中，我們將展示如何使用 ST 汽車級 ASM330LHHX 並利用我們的 Un