傳感器數(shù)據(jù)應(yīng)用是許多應(yīng)用場(chǎng)景的基礎(chǔ)，各種傳感器的大規(guī)模應(yīng)用促使傳感器成本下降。成本降低使同一設(shè)備安裝多個(gè)同類(lèi)型傳感器成為可能，隨著同類(lèi)型傳感器的數(shù)量增多，不同類(lèi)型的傳感器和傳感器總數(shù)也在不斷增長(zhǎng)。為了獲得更可靠的信息，實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的應(yīng)用，業(yè)內(nèi)開(kāi)發(fā)出了傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，提高了慣性模塊的應(yīng)用規(guī)模，甚至為更多應(yīng)用打開(kāi)了大門(mén)。

 

終端設(shè)備應(yīng)用只有傳感器還不夠，還需要智能單元來(lái)處理信息和理解場(chǎng)景。應(yīng)用處理器負(fù)責(zé)讀取數(shù)據(jù)和處理信息，隨著傳感器數(shù)量增加，應(yīng)用處理器的任務(wù)變得更加復(fù)雜。同樣，連接傳感器和應(yīng)用處理器的總線也變得至關(guān)重要，大量的交換數(shù)據(jù)可能造成數(shù)據(jù)擁堵，總線性能下降。

 

最初，有人認(rèn)為更快的總線和性能更高的處理器可以解決這些問(wèn)題。第二階段是“智能傳感器”一詞被濫用，把通用低功耗處理器從板上移到傳感器內(nèi)部，做成一個(gè)系統(tǒng)級(jí)封裝解決方案，這種通過(guò)增加一個(gè)微控制器的方式有效增加傳感器數(shù)量的簡(jiǎn)單方法被稱為“智能”。

 

在設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)LSM6DSOX時(shí)，我們決定不走尋常路，將所有已知應(yīng)用在概念上分為兩大類(lèi)別：一種是用歸納算法實(shí)現(xiàn)的效果更好的應(yīng)用；另一種是用演繹算法實(shí)現(xiàn)的效果更符合預(yù)期的應(yīng)用。分析實(shí)際數(shù)據(jù)模式同時(shí)保持最高統(tǒng)計(jì)性能，是我們?cè)u(píng)估最佳設(shè)計(jì)方案的方法標(biāo)準(zhǔn)。

 

最后，為了便于執(zhí)行演繹算法，我們決定在慣性單元內(nèi)嵌入一個(gè)有多達(dá)16個(gè)有限狀態(tài)機(jī)的數(shù)字模塊；針對(duì)歸納型算法，我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，該模塊能夠與現(xiàn)有人工智能工具互動(dòng)，采用監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在傳感器內(nèi)部對(duì)復(fù)雜計(jì)算進(jìn)行預(yù)處理，分類(lèi)器能夠分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，識(shí)別活動(dòng)和場(chǎng)景并進(jìn)行分類(lèi)，參數(shù)和功能具有很高的可配置性。

 

這種傳感器數(shù)據(jù)分析專用智能技術(shù)可以執(zhí)行復(fù)雜算法，把很大一部分計(jì)算負(fù)荷轉(zhuǎn)交給傳感器處理，使其它設(shè)備保持空閑狀態(tài)。通過(guò)這種方式，可以最大程度地降低功耗，減輕通信總線負(fù)擔(dān)，并最大程度地提高系統(tǒng)的整體能效。

 

傳感器僅在必要時(shí)才喚醒其它設(shè)備和應(yīng)用處理器，通過(guò)這種方式，可以大幅降低功耗，我們認(rèn)為，僅LSM6DSOX這些新功能就可以創(chuàng)造出新的應(yīng)用。

 

I.前言

 

在過(guò)去的十年中，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用規(guī)模呈指數(shù)增長(zhǎng)。大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用都涉及在可能沒(méi)有電源的位置測(cè)量物理數(shù)值。 增裝電源線通常是行不通的，因此，電池是首選供電方案，并且無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸是必選。物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)應(yīng)用至少需要一個(gè)傳感器獲取數(shù)據(jù)和一個(gè)傳輸媒介發(fā)送數(shù)據(jù)。電源需要給數(shù)據(jù)傳輸媒介和傳感器供電。在設(shè)計(jì)這種類(lèi)應(yīng)用時(shí)，需要在這個(gè)方面做出權(quán)衡和取舍：是最大限度延長(zhǎng)電池續(xù)航時(shí)間還是提高數(shù)據(jù)傳輸頻率？

 

應(yīng)用設(shè)計(jì)者可用一個(gè)在市場(chǎng)上有售的重要工具來(lái)解決這個(gè)折衷難題。這個(gè)工具是一個(gè)精密的計(jì)算單元，可以執(zhí)行參數(shù)測(cè)量和數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)，效果和能效都很好，這樣的計(jì)算單元通常是針對(duì)低功耗設(shè)計(jì)的通用微控制器。對(duì)于低功耗應(yīng)用，無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸比其它處理任務(wù)更重要，因此，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用設(shè)計(jì)策略是，如果其它處理任務(wù)允許降低通信速度，則可以將計(jì)算單元轉(zhuǎn)移到物聯(lián)網(wǎng)端。

 

本文旨在于介紹創(chuàng)新傳感器在降低產(chǎn)品功耗方面取得的新進(jìn)展。意法半導(dǎo)體的新型慣性模塊LSM6DSOX允許將算法處理過(guò)程全部或部分移至傳感器的定制低功耗環(huán)境。這種方法具有廣泛的可配置性，保證廣泛的應(yīng)用范圍。本文結(jié)構(gòu)如下：第一章介紹一個(gè)創(chuàng)新的嵌入式算法，并結(jié)合應(yīng)用案例說(shuō)明其優(yōu)勢(shì)。然后用兩個(gè)章節(jié)專門(mén)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)處理。最后一章介紹一個(gè)好用的定制支持軟件，用戶可以根據(jù)需求快速配置軟件，創(chuàng)建新應(yīng)用。

 

II.嵌入式算法方案

 

如前一章所述，簡(jiǎn)單的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模型包括發(fā)射器/接收器、計(jì)算單元、執(zhí)行器或傳感器和電池。

 

以智能手環(huán)為例，智能手環(huán)能夠識(shí)別用戶活動(dòng)，并輸出相關(guān)活動(dòng)數(shù)據(jù)：用戶步行多遠(yuǎn)，乘車(chē)多長(zhǎng)時(shí)間等。當(dāng)然，智能手環(huán)應(yīng)具有翻腕顯示日期和時(shí)間的功能。藍(lán)牙低功耗系統(tǒng)芯片[4]是執(zhí)行傳輸和控制的關(guān)鍵組件。該解決方案嵌入了完整的藍(lán)牙網(wǎng)絡(luò)處理器和運(yùn)行應(yīng)用程序的應(yīng)用處理器。應(yīng)用處理器包括低功耗微控制器、用戶程序NVM存儲(chǔ)器，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器、編程存儲(chǔ)器（NVM鏡像）以及通信接口（SPI，I²C等）。從下面給出的系統(tǒng)示例可以大致估算出該解決方案的功率預(yù)算。這款內(nèi)置微控制器的“智能”藍(lán)牙模塊通常具有不同的功耗模式，下面列出了最常見(jiàn)的模式：

 

a)睡眠模式：此模式用于關(guān)閉大多數(shù)內(nèi)部模塊或使其處于低功耗狀態(tài)，最大程度地降低功耗。從此模式返回到正常工作模式需要一些時(shí)間（0.5-2 ms）。該模式電流消耗在0.5-2 µA之間。

 

b)微控制器工作模式：射頻發(fā)射器/接收器關(guān)閉，微控制器正常工作。 此模式的電流消耗在1-3 mA之間。

 

c)射頻收發(fā)模式：設(shè)備處于通信連接狀態(tài)，功耗為3-20 mA。

 

我們討論一下智能手環(huán)檢測(cè)用戶活動(dòng)的用例。假設(shè)智能藍(lán)牙模塊中的微控制器通過(guò)I2C/SPI接口連接慣性模塊，傳感器數(shù)據(jù)輸出數(shù)據(jù)速率配置為25Hz。每當(dāng)嵌入式16 MHz時(shí)鐘域生成樣本時(shí)，微控制器就會(huì)退出睡眠模式，讀取傳感器數(shù)據(jù)并執(zhí)行活動(dòng)識(shí)別算法。高質(zhì)量的活動(dòng)識(shí)別算法用例平均需要4 ms的處理時(shí)間。藍(lán)牙傳輸是間歇性的，取決于用戶要求（一天一次）。

 

圖1:微控制器從睡眠到喚醒的時(shí)序

 

圖1顯示了微控制器運(yùn)行算法時(shí)的占空比時(shí)序。Tstart是微控制器的喚醒時(shí)間，Talgo是算法的執(zhí)行時(shí)間，Todr是傳感器兩次讀取操作的間隔。

 

下面是總平均電流I_TOT的基本計(jì)算公式，其中包含各種主要電流消耗參數(shù)：

 

I_TOT = I_BUS + I_SLEEP + f_algo * I_UCORE * ( T_start/2 + T_algo )

 

I_BUS 是接口總線讀取操作消耗的電流；SPI總線的讀取電流應(yīng)小于1 µA，I²C總線約在2-5 µA之間。射頻是間歇性傳輸，所以功耗可以忽略不計(jì)?？紤]到每個(gè)參數(shù)取值取其聲明范圍的中間值，最后得到的I_TOT為230 µA。

 

嵌入式算法是經(jīng)過(guò)重新配置的可以實(shí)現(xiàn)“活動(dòng)識(shí)別”，工作電流小于8 µA。這里所說(shuō)的嵌入式算法與在微控制器上運(yùn)行的算法在性能和質(zhì)量上完全相同。嵌入式解決方案的顯著優(yōu)勢(shì)是在傳感器內(nèi)部生成可用數(shù)據(jù)，因此不存在I_BUS功耗。此外，嵌入式解決方案完全沒(méi)有微控制器安全退出睡眠狀態(tài)所需的T_start時(shí)間，當(dāng)T_start和I_BUS兩項(xiàng)參數(shù)均為零時(shí)，I_TOT估算值是200 µA，這意味著，使用相同公式f_algo*I_UCORE*T_algo計(jì)算，算法從微控制器遷移到傳感器使功耗降至二十五分之一。

 

因?yàn)橐夥ò雽?dǎo)體軟件庫(kù)和客戶需求是已知的，并且是合并在一起的，所以，我們的策略是收集最常見(jiàn)的用例，然后將其分為兩類(lèi)。第一類(lèi)是由非常適合使用有限狀態(tài)機(jī)的算法組成，第二類(lèi)基于需要統(tǒng)計(jì)分析（基于模式分析）并且可以通過(guò)決策網(wǎng)（樹(shù)）有效實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。針對(duì)這兩大類(lèi)應(yīng)用，我們開(kāi)發(fā)出一個(gè)覆蓋現(xiàn)有算法的“元命令”集，并確保算法具有廣泛的可重新配置性，以處理新的自定義需求。最后一步是算法分析，目的是找到最佳的低功耗且有效的算法定制邏輯。在不影響算法性能的情況下，按照特定應(yīng)用需求簡(jiǎn)化算法。下面的兩個(gè)章節(jié)介紹這兩個(gè)模塊和元數(shù)據(jù)。

 

III.機(jī)器學(xué)處理(MLP)

 

有限狀態(tài)機(jī)是利用本身固有的演繹推理特性：從假設(shè)開(kāi)始，檢驗(yàn)達(dá)到特定邏輯狀態(tài)的概率。對(duì)于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法，演繹推理是確定一系列事件是否滿足“規(guī)則”。這種方法適用于大多數(shù)手勢(shì)檢測(cè)算法，當(dāng)然，不能全部適用。例如，手機(jī)舉起到放下的手勢(shì)算法可以完全基于以下事實(shí)：手機(jī)加速度計(jì)檢測(cè)到的重力主要是在同一個(gè)軸上，并在一個(gè)時(shí)間序列后，檢測(cè)到的重力方向?qū)?huì)變成相反方向。修改一些參數(shù)就可以更改手勢(shì)定義，這些參數(shù)包括軸定義、閾值和序列持續(xù)時(shí)間。步行檢測(cè)等運(yùn)動(dòng)算法幾乎不可能通過(guò)簡(jiǎn)單的狀態(tài)機(jī)來(lái)定義，因?yàn)樽兞繑?shù)量會(huì)急劇增加，傳感器定位、頻率、地形和個(gè)人行為導(dǎo)致感應(yīng)信號(hào)變化很大。從上一個(gè)示例中，可以得出一個(gè)更具一般性的概念：雖然手機(jī)舉起到放下的手勢(shì)統(tǒng)計(jì)方差在一個(gè)人群中是較明顯的，但是可以進(jìn)行演繹推理應(yīng)用設(shè)計(jì)；而步行動(dòng)作會(huì)引起廣泛的統(tǒng)計(jì)方差，演繹推理方法應(yīng)該棄用，而采用歸納推理方法。

 

機(jī)器學(xué)習(xí)處理的基本原理是允許在芯片上執(zhí)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型算法，開(kāi)發(fā)從輸入模式構(gòu)建模型的能力。在過(guò)去的十年中，互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)爆炸式增長(zhǎng)，大量信息產(chǎn)生。 隨著數(shù)據(jù)量急劇增加，數(shù)據(jù)管理工具也被開(kāi)發(fā)出來(lái)，使數(shù)據(jù)開(kāi)始有應(yīng)用價(jià)值。MLP解決方案被認(rèn)為是適合在慣性傳感器上執(zhí)行數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法。MLP具有很高的可重新配置性，在慣性傳感器領(lǐng)域達(dá)到了預(yù)期效果，可以在超低功耗環(huán)境執(zhí)行算法，適用于耗電量大的產(chǎn)品，例如，物聯(lián)網(wǎng)算法。

 

數(shù)據(jù)挖掘是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支：“數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)綜合機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別和統(tǒng)計(jì)學(xué)的跨學(xué)科領(lǐng)域 [1] [2]，其目的是發(fā)現(xiàn)知識(shí)。

 

數(shù)據(jù)挖掘工具最后生成一個(gè)決策樹(shù)，應(yīng)用設(shè)計(jì)是從一個(gè)數(shù)據(jù)模式集合開(kāi)始，以在MLP內(nèi)核上加載決策樹(shù)結(jié)束。用戶可以用支持軟件管理整個(gè)應(yīng)用設(shè)計(jì)過(guò)程，我們將在下一章介紹支持軟件，本章介紹MLP內(nèi)核背后的基本模塊。

 

圖4是機(jī)器學(xué)習(xí)處理內(nèi)核的整體結(jié)構(gòu)圖。

 

圖4：MLP內(nèi)核整體結(jié)構(gòu)圖

 

從圖中不難看出軟件層和硬件層之間的邊界。該應(yīng)用設(shè)計(jì)從傳感器數(shù)據(jù)模式開(kāi)始，模式是描述MLP內(nèi)核在運(yùn)行時(shí)必須理解的知識(shí)。以活動(dòng)識(shí)別算法為例，MLP從涉及要識(shí)別的活動(dòng)（步行，跑步，運(yùn)動(dòng)的車(chē)輛，無(wú)運(yùn)動(dòng)等）的模式開(kāi)始運(yùn)行，目的是直接從傳感器數(shù)據(jù)推出當(dāng)前活動(dòng)的結(jié)果。最多可以將3個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)配置為算法輸入。陀螺儀和加速度計(jì)模塊位于傳感器內(nèi)部，外部傳感器（例如磁力計(jì)）的數(shù)據(jù)可以通過(guò)嵌入式I2C控制器讀取。輸入傳感器數(shù)據(jù)由物理傳感器的軸和數(shù)值組成（表VI。）。

 

表I. MLP的輸入類(lèi)型

 

要想調(diào)理輸入數(shù)據(jù)，還有多個(gè)可配置濾波器可用，如下表所示（表VII）。

 

表II. 內(nèi)核中的濾波器類(lèi)型

 

原始數(shù)據(jù)和過(guò)濾數(shù)據(jù)都可以設(shè)為特征模塊的輸入，特征模塊執(zhí)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)計(jì)算，輸出可以配置成多達(dá)19個(gè)不同的統(tǒng)計(jì)特征。表VIII中列出了可用特征。主要特征集分為觸發(fā)式和窗口式兩類(lèi)，前者是按照特征事件計(jì)算的結(jié)果，后者是按照固定時(shí)窗間隔統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。盡管所有特征計(jì)算結(jié)果可以是窗口式或觸發(fā)式特征集，取決于用戶配置，但只有這些特征的子集才可以生成觸發(fā)信號(hào)。

 

表III：MLP內(nèi)核的統(tǒng)計(jì)特征

 

在特征配置結(jié)束時(shí)，軟件工具(下一章介紹)輸出一個(gè)配置文件和一個(gè)ARFF文件。配置文件安裝在慣性單元上用于配置MLP，ARFF文件用于數(shù)據(jù)挖掘工具，是與MLP處理器芯片匹配的。數(shù)據(jù)挖掘工具組建ARFF文件，針對(duì)特定應(yīng)用案例優(yōu)化（或“確定”）選擇最佳的特征集，并輸出決策樹(shù)及相關(guān)統(tǒng)計(jì)性能。

 

在數(shù)據(jù)挖掘工具處理和反饋后，可以重新處理數(shù)據(jù)并優(yōu)化特征集。

 

當(dāng)統(tǒng)計(jì)性能符合期望時(shí)，可以通過(guò)意法半導(dǎo)體軟件工具生成的配置文件將決策樹(shù)加載到MLP內(nèi)核上。

 

IV.支持軟件

 

意法半導(dǎo)體開(kāi)發(fā)出一個(gè)使基于統(tǒng)計(jì)學(xué)/機(jī)器學(xué)習(xí)的方法適合編程的工具，有了這個(gè)工具，設(shè)備配置過(guò)程變得輕松快捷。

 

這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)處理配置工具是一個(gè)擴(kuò)展版的Unico GUI圖形用戶界面軟件（意法半導(dǎo)體所有MEMS傳感器演示板通用 [5]）。Unico軟件連接基于STM32微控制器的主板[6] [5]，實(shí)現(xiàn)MEMS傳感器與PC GUI之間的通信。該軟件以圖形和數(shù)字形式顯示傳感器輸出，并允許用戶保存或全面管理來(lái)自設(shè)備的數(shù)據(jù)。

 

Unico軟件允許訪問(wèn)MEMS傳感器寄存器，可以快速配置寄存器，并可以直接在設(shè)備上輕松測(cè)試配置?？梢詫?dāng)前寄存器的配置保存為文本文件，并可以從現(xiàn)有文件中加載配置。這樣，可以在幾秒鐘內(nèi)重新設(shè)置傳感器。

 

基于統(tǒng)計(jì)/機(jī)器學(xué)習(xí)的算法要求收集數(shù)據(jù)日志。使用Unico GUI可以做到這一點(diǎn)。每個(gè)數(shù)據(jù)日志都必須關(guān)聯(lián)預(yù)期結(jié)果（例如，靜止，步行，跑步等）。該工具收集這些數(shù)據(jù)模式用于計(jì)算某些特征。

 

圖8：數(shù)據(jù)模式表

 

該工具可為原始數(shù)據(jù)選擇濾波器，選擇用過(guò)濾數(shù)據(jù)計(jì)算哪些特征，計(jì)算結(jié)果特征將是決策樹(shù)的屬性。幾個(gè)步驟后，該工具將生成一個(gè)屬性關(guān)系文件（ARFF）。

 

圖9：配置表

 

ARFF文件是決策樹(shù)生成過(guò)程的入口。決策樹(shù)可以由不同的機(jī)器學(xué)習(xí)工具生成。 懷卡托大學(xué)開(kāi)發(fā)的軟件Weka [7]能夠從屬性關(guān)系文件開(kāi)始生成決策樹(shù)。Weka工具可以評(píng)估哪些屬性適合決策樹(shù)。通過(guò)更改Weka中所有可用參數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)不同的決策樹(shù)配置。

 

圖10:在Weka里的屬性視圖

 

圖6：Weka中的決策樹(shù)生成

 

在決策樹(shù)生成后，可以將其上傳到意法半導(dǎo)體的軟件工具，完成MEMS傳感器的寄存器配置。

 

通過(guò)訪問(wèn)傳感器寄存器，Unico GUI可以讀取決策樹(shù)輸出狀態(tài)。

 

V.應(yīng)用案例

 

從第二部分介紹的示例開(kāi)始，我們做了一些電流消耗測(cè)量，選擇了一個(gè)活動(dòng)識(shí)別算法作為示例。該算法的性能在模式數(shù)據(jù)庫(kù)中經(jīng)過(guò)明確評(píng)估，而且在普通通用微控制器上運(yùn)行時(shí)電流消耗約為數(shù)百微安。利用上一章介紹的支持軟件，可以輕松地配置MLP內(nèi)核，運(yùn)行該活動(dòng)識(shí)別算法。

 

表IV：電流要求

 

表IX 總結(jié)了在Cortex-M3 [8] [9] [10]上運(yùn)行活動(dòng)識(shí)別算法的電流要求，以及在LSM6DSOx MLP上運(yùn)行同一算法增加的電流需求。

 

VI.結(jié)論

 

世界網(wǎng)絡(luò)化程度越來(lái)越高：聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以交換大量數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用依賴于三個(gè)關(guān)鍵模塊：感知、智能和通信。本文介紹了一種高度可配置的嵌入在慣性傳感器中的數(shù)字模塊。數(shù)字模塊為傳感器增加了智能，可以大幅降低系統(tǒng)級(jí)能耗。為了快速開(kāi)發(fā)應(yīng)用原型，隨硬件一起提供了數(shù)字模塊配置支持軟件。上一章的應(yīng)用案例清楚地表明，數(shù)字模塊可大幅降低電流消耗。智能傳感器是賦能電池續(xù)航能力至關(guān)重要的新應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。

 

參考文獻(xiàn)

 

[1]S. Sumathi and S.N. Sivanandam: Introduction to Data Mining Principles, Studies in Computational Intelligence (SCI) 29, 1–20 (2006).

 

[2]V. Sze, Y. H. Chen, J. Einer, A. Suleiman and Z. Zhang, "Hardware for machine learning: Challenges and opportunities," 2017 IEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC), Austin, TX, 2017, pp. 1-8.

 

[3]V. Sze, "Designing Hardware for Machine Learning: The Important Role Played by Circuit Designers," in IEEE Solid-State Circuits Magazine, vol. 9, no. 4, pp. 46-54 , Fall 2017.

 

[4]STMicroelectronics, “Bluetooth® low energy wireless system-on-chip,” BlueNRG-2 datasheet, November 2017, [DocID030675 Rev 2].

 

[5]STMicroelectronics Analog Mems Sensor Application Team ,  Unico GUI User manual, Rev. 5  October 2016.

 

[6]STMicroelectronics Technical Staff,  STEVAL-MKI109V3 Professional MEMS Tool motherboard for MEMS adapter boards, July 2016

 

[7]Ian H. Witten, Eibe Frank, and Mark A. Hall. 2011. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (3rd ed.). Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, USA.

 

[8]STMicroelectronics, “Ultra-low-power 32-bit MCU ARM®-based Cortex®-M3 with 512KB Flash, 80KB SRAM, 16KB EEPROM, LCD, USB, ADC, DAC,” STM32L151xE STM32L152xE datasheet,  Rev. 9 August 2017.

 

[9]STMicroelectronics Technical Staff, STM32 Nucleo-64 boards, NUCLEO-XXXXRX NUCLEO-XXXXRX-P data brief, Rev. 10 December 2017.

 

[10]STMicroelectronics Technical Staff, Sensor and motion algorithm software expansion for STM32Cube , X-CUBE-MEMS1data brief, Rev. 10 November 2017.

 

 

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