
大数据来袭 传感器中枢后势可期_数据分析师
智能手机、平板电脑、PC、可穿戴设备、打印机、摄像机,以及众多其它应用正在大量使用MEMS技术和传感器产品。未来将有海量的数据!人们有兴趣跟踪自身的一切,而智能手机似乎是最合理的收集和接收这些数据的“中枢”,其中包括健身数据(一天中的各种活动、睡眠周期、心率等等)、室内映射(远离手机信号,或者在一个金属建筑中,你处在什么楼层等等),关联知识(如果你在行走、乘坐汽车、火车或)和其它更多。所有这些信息通过传感器进行收集,但要是没有智能方式将其综合在一起,它们其实并没有很大的意义。而这就是传感器中枢的存在价值,它能实现海量数据的智能综合,并从中提取有价值的信息。随着海量信息数据的不断增加,传感器中枢需求的或将呈爆炸性提高。
通过传感器中枢实现惯性、光线以及众多其它感测选项,能够延长移动设备的电池寿命,同时增加能够处理的任务数目,以及处理这些任务的精度(充分利用现有的运动和感测应用)。爱特梅尔公司触控技术产品市場经理Patrick Hanley表示,爱特梅尔没有销售许多MEMS产品 (除了温度传感器产品) 。即使如此,爱特梅尔与许多MEMS供应商和传感器融合专家共同工作,以我们业界领先的微控制器来设计传感器中枢。传感器中枢可让客户获得最低功率、最高性能(最高精度和最快响应),使得解决方案可以更完美地实现惯性,以及与客户移动设备的其它前后关联的互动。
爱特梅尔以微控制器来设计传感器中枢,通过maXFusion技术结合来自多个传感器(如:环境光纤传感器、加速计、陀螺仪和磁力计等)的数据,提供与运动相关的准确、实时的数据及信息。Patrick Hanley强调,根据客户使用的操作系统,每个客户拥有不同的测试过程,在批准进行生产之前,他们同时评测触摸屏或传感器中枢,通常包括验证功率数值、精度、响应速率、线性度和许多其它的比较数据点。
爱特梅尔有着多种评测方法。对于Windows 8设备,微软公司拥有一个称作Windows Hardware Certification Kit的认证过程,客户必须符合这项认证方能销售Windows 8设备。而对于安卓或其它操作系统,就没有标准评测。通过先进的测试认证,这使得配有传感器中枢的微控制器功能更完美地发挥,也给客户带来更有保障、更有价值的数据信息,更是对控制器实现高级触摸功能的有用补充。
通过内部研究和客户原型构建和测试等证实,爱特梅尔的传感器中枢产品的功耗是其它传感器中枢供应商的一半,电流消耗比管理应用处理器上的传感器还会低更多;与最接近的竞争厂商相比,通过增强的整合算法实现三倍的性能(动态精度)提升,这将明显提升游戏、导航和虚拟现实应用的用户体验;通过在单个器件内同时集成触摸和传感器集线器两大功能,降低了设计复杂性,这在行业内尚属首次。
Patrick Hanley透露,由于能提供成功的客户支持和创新的用户界面技术,通过与众多的触摸屏厂商合作,爱特梅尔能够向现有的客户提供传感器中枢产品,并已经获得认同及取得很好的成果。随着竞争厂商不断提升产品方案的功能,爱特梅尔看好传感器中枢未来的发展。现在正通过传感器中枢解决方案来进行扩展,使来自多种传感器的海量数据实现智能综合,为消费者提取更多有用的信息,让其通过触摸、运动、声音、光线,以及许多其它感测体验来与其设备进行互动。
尽管爱特梅尔的传感器中枢有其自身优势,但笔者认为传感器融合是大势所趋,其他竞争厂商的传感器中枢能实现更多种类传感器组合的融合,如:意法半导体将加速度传感器、陀螺仪传感器和电子罗盘收纳在一个封装内的运动传感器中枢;将压力传感器、温度传感器和湿度传感器收纳在一个封装内的环境传感器中枢;将麦克风阵列和头戴式耳机用麦克风收纳在一个封装中的声音传感器中枢,产品的多样性对占据更大的市场份额亦是不可或缺的一部分。不同组合的传感器中枢会是发展趋势之一,也是应对不同海量数据整合的良策。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01