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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能手表中的人体活动识别与能量管理.d
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片的存算一体芯片在智能手表中的人体活动识别与能量管理
摘要
智能手表需要实时识别人体活动状态（走路、跑步、骑行、睡眠等），并根据活动状态动态调整功耗管理策略，延长电池续航时间。传统方案使用MCU处理加速度计和陀螺仪数据，算力有限，活动识别准确率低。本文针对智能手表的活动识别需求，设计了一种面向存算一体芯片的超低功耗活动识别方案，通过存算一体阵列在端侧实时分析加速度计和陀螺仪数据，识别8种活动状态，识别准确率达到97%，芯片功耗仅为0.02mW，为智能手表提供了高精度、超低功耗的活动识别和能量管理解决方案。
一、活动识别的计算需求
1.1 传感器数据处理
智能手表通常配备加速度计和陀螺仪，以每秒50-100Hz的采样率采集数据。活动识别算法需要从传感器数据中提取时域和频域特征，通过机器学习模型分类活动状态。
1.2 超低功耗要求
智能手表的电池容量为200-500mAh，活动识别芯片需要24小时连续工作，功耗必须低于0.1mW，否则会影响手表的总续航时间。
二、存算一体活动识别方案
2.1 传感器数据边缘处理
在存算一体芯片中，加速度计和陀螺仪的模拟信号直接输入存算阵列，在模拟域完成特征提取和活动分类。传感器接口的功耗为0.005mW，特征提取的功耗为0.01mW，分类的功耗为0.005mW，芯片总功耗为0.02mW。
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