v  机器学习技术可分类处理运动资料，提高运动跟踪精度

v  嵌入式智慧和其它强化功能大幅降低功耗，延长智慧手机、穿戴设备和游戏控制器的电池续航时间

LSM6DSOX iNEMO™感测器内部集成一个机器学习内核，可根据已知运动模式对运动资料进行分类处理，接替主处理器处理运动跟踪的第一阶段任务，这种方法可以节能降耗，加快健身记录、健康监测、个人导航、跌倒检测应用等运动类应用程式的运行速度。

意法半导体类比、MEMS和感测器产品部副总裁Andrea Onetti表示：“机器学习已大范围用于社交媒体、金融建模或自动驾驶等应用以提高模式识别的速度和效率，LSM6DSOX运动感测器集成了机器学习功能，可增强智慧手机和穿戴设备的运动跟踪性能。”

配备意法半导体LSM6DSOX的设备可以为使用者带来便利、回应迅速的“永远开启”的使用体验，且对电池续航时间没有任何影响。LSM6DSOX集成于传统感测器相比，增添了更大的记忆体空间，并配备最先进的高速I3C数位界面，使得感测器与主控制器的交互间隔更长，连线时间更短，节能省电效果更好。

该感测器易于集成到主流移动平台(例如：Android和iOS)上，可简化消费、医疗和工业智慧设备使用流程。

LSM6DSOX现已量产上市。

更多技术资讯：

LSM6DSOX包含一个3D MEMS加速度计和3D MEMS陀螺仪，并使用机器学习内核跟踪复杂的运动，典型工作电流仅为0.55mA，电池负载得到大幅降低。

机器学习内核与感测器集成的有限状态机逻辑协同工作，执行运动模式识别或振动检测功能。使用LSM6DSOX创建运动跟踪产品，需要用开源PC应用程式Weka对机器学习内核进行决策树分类培训，从样本资料生成设置参数和限值，例如，用于表征被检测运动类型的加速度、速度和磁倾角。

因为支持自由落体检测、唤醒、6D / 4D方向检测、按一下和按两下中断，LSM6DSOX可用于运动跟踪外的其它的多种应用，例如，使用者界面管理和笔记型电脑保护。辅助输出和配置选项还简化其光学防抖（OIS）应用。

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关于意法半导体

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