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运动状态下的姿态角的计算，需要将线性加速度去除后再进行计算，常用的方法是对加速度计数据进行低通滤波（例如gravity[x]=alpha*gravity[x]+(1-alpha)*acc_data[x];），从而获取与重力加速度相关的Gravity的值，然后再计算Pitch/Roll角度。在复杂运动状态下，依靠加速度计估算线性加速度从而获得真实的重力值，目前尚无性能特别好的办法，要求高的可以采用IMU惯性单元做数据融合，依靠陀螺仪数据确认夹角。（详细软件算法包：请找QSTFAE申请）利用加速度计传感器，测量物体沿着某个平面的移动距离，可以采用低通滤波器去除重力加速度后获得线性加速度，然后通过对线性加速度进行二次积分获取设备的移动位置，从而判断设备是否被移动，在车辆的防盗应用中有应用需求，在该种应用中，考虑到加速度计的采样速率，震动噪声以及加速度计二次积分的误差，需要增加一个启动阈值判断和终值零速判断，从而提高精度减小误差。QST提供先进的惯性和惯性GNSS模块。QMC5883PQFN16A级代理商

    斜率定义为两个相邻时间点的加速度计值：Slope(t2)=(𝑎𝑐𝑐(𝑡2)−𝑎𝑐𝑐(𝑡1))，输入允许是XYZ的任意一轴或者多轴的组合，需要设置斜率的阈值（Threshold）以及超过该阈值需要持续的时间（Duration），如果芯片检测到符合这个设置的波形，将会提供一个中断给微处理器，微处理器可以通过读取相关的中断寄存器确认是Anymotiondetection中断，并可以读取状态寄存器获取下面信息：1）先满足触发条件的是哪个轴；2）触发的信号是正方向的还是负方向的。阈值（Threshold）与持续时间（Duration）的设置依赖于芯片的ODR，对于Anymotiondetection的检测，可以以较低的ODR实现，而较低的ODR可以获得良好的功率控制。Duration可以选择的点数目多4个点，阈值小为16LSB（），阈值大为4G@FS=+/-8G，因此该检测器可以检测很小的运动，也可以设置为检测很强烈的撞击，可以根据应用的需求进行相应的设置。 QMC5883PQFN16A级代理商QST为类似工业的应用提供比消费类设备更高性能的传感产品。

可穿戴设备都是采用电池供电，对传感器的低功耗和尺寸要求很高。配备智能传感器的可穿戴设备是功能强大的工具，可通过启用步数计数，活动识别，睡眠监控和位置检测等功能来改善健康状况并跟踪健身活动-同时满足健身带和智能手表的电池寿命和尺寸要求。 QST提供了一系列设备来应对这些挑战，例如纤巧，低功耗的加速度计，磁力计，气压计和智能传感器，它们将加速度计，MCU和BT芯片组合到一个封装中。

在智能农场中，可以使用传感器监视动物的活动（例如，走地鸡智能脚环上的传感器），这样人们就可以知道桌子上的健康食品是如何饲养的。

矽睿科技智能传感器QMS7912将MEMS传感器、MCU和无线蓝牙集成到一颗芯片上，单颗芯片即实现了数据采集、处理和传输。其中：（1）MEMS传感器可动态配置多工作模式32级FIFO、10位的模数转换、数据输出频率可高达2000Hz；（2）MCU集成64K字节Flash和2K字节RAM，支持IAP/ISP，内部集成时钟和复位电路，I2C、SPI、UART、ADC、PWM、CRC等；（3）蓝牙无线收发比较高1Mbps、2MHz的信道间隔，无需外部射频功放。该款智能传感器是专门针对物联网、智慧畜牧业、智能硬件和可穿戴设备应用进行研发的，具有集成度高、小尺寸、低功耗、高灵敏度、零漂稳定、无线传输的优点。矽睿科技AMR磁传感器QMC6983是专门针对智能移动终端。

典型的电池供电的物联网设备一般包含了感知单元（各种传感器），边缘计算单元（微控制器），无线连接单元（蓝牙BLE，NBIOT，LPWLAN等）以及相应的人机界面和电源管理部分，电池视使用场景需要工作十年或者数天，传感器本身的功耗以及数据处理的功耗有助于延长电池寿命，减少带宽用量并因此降低成本，是智能物联网设备方案设计中的重要考量。电池供电的物联网产品，部分采用不可充电的纽扣电池，而部分需要更强运算功能的需要采用可充电锂电池，在有限的电池资源下如何延长电池寿命，对于传感器部分，常用的方式通常有两种：-采用功耗的微处理器，通过利用传感器本身自带的FIFO功能，减少微处理器周期唤醒的次数和唤醒时间。-利用传感器本身的搭载的低功耗边缘计算功能，比较大限度的降低微处理器的功耗。QMC5883L传承于Honeywell的先进AMR技术，继承了其HMC传感器系列的高精度、高可靠性等优点。QMA6100P

QMC5883L集成了AMR磁传感模块和定制ASIC模块，拥有信号处理功能。QMC5883PQFN16A级代理商

矽睿科技首席技术官万虹博士表示：“矽睿科技作为传感器企业对于传感器数据融合及后续处理有着深度的理解，采用业界的算法架构和IAF融合引擎确保了矽睿科技室内定位系统相对于其他类似系统的技术优势。并借助姿态判断的结果（例如对步行和跑动适用不同的系数）进行更加准确的步长估计。通过多人进行的实际测试表明，矽睿科技自主研发算法完全达到了水平。距离估计误差的典型值小于行进路程的5%。”“随着更多新型移动设备比如手机、平板电脑、可穿戴设备等，物联网设备的性能飞速增长和基于位置感知的应用的激增，位置感知发挥了越来越重要的作用。QMC5883PQFN16A级代理商