市场主流的G-sensor芯片盘点
一 前记
1.简介
随着可穿戴智能硬件的广泛发展,G-sensor成了一个必不可少的器件。梳理,测试和运用这些传感器。是做可穿戴产品必不可少的环节。
二 产品解析
1.ST的G-sensor型号LIS2DH12
LIS2DH12 是属于“nano”系列的超低功耗高性能 3 轴线性加速度计,具有数字 I 2C、SPI 串行接口标准输出。 器件具有超低功耗工作模式,可实现高级节能、智能睡眠唤醒以及恢复睡眠功能。 LIS2DH12 具有±2g/±4g/±8g/±16g 的动态用户可选满量程,并能通过 1 Hz 到 5 kHz 的输出数据速率测量加速度。 器件可配置为通过独立的惯性唤醒/自由落体事件以及通过器件自身的位置生成中断信号。中断发生器的阈值和时序可由终端用户动态设定。
功耗

SMD 封装的超小尺寸和重量使其成为手持便携式应用 的理想选择,如智能手机、物联网(IoT)连接设备,穿戴, 以及需要减小
应用场景:动作激活设备,跌落监测,智能省电功能,计步器,显示方向控制,游戏和虚拟输入设备,振动监测和补偿、撞击记录。
2.BOSCH的G-sensor型号BMA4XX
在美国拉斯维加斯举行的2018年消费电子展上,Bosch Sensortec推出了适用于可穿戴设备和物联网(IoT)应用的超低功耗加速度传感器BMA400。 BMA400所需耗电量仅为现有加速度计的十分之一,并能提供稳定且高性能的服务。其大幅降低的功率需求显著提高了电池使用寿命,尤其是对于那些使用钮扣电池供电的设备。
通过其内置的电压调节器,BMA400 能在宽电源电压范围内提供稳定的性能,并实现对功耗、噪音和输出数据速率(ODR)参数的灵活微调。在启动最高性能设置,于 180μg/√Hz 噪声频谱密度中保持连续测量的情况下,BMA400 的耗电量约为 14 μA。在超低功耗自唤醒模式下,设备耗电量可降低至 1 μA 以下。仅为 2.0 x 2.0 x 0.95mm³的小巧体积与集成即插即用计步器使 BMA400 可轻松集成于新型可穿戴设备之中,如普通腕表和珠宝。
应用场景: 手表手环,可穿戴设备。
3.ADI的G-sensor型号ADXL345
ADXL345是一款小而薄的超低功耗3轴加速度计,分辨率 高(13位),测量范围达±16 g。数字输出数据为16位二进制补 码格式,可通过SPI(3线或4线)或I2 C数字接口访问。
ADXL345非常适合移动设备应用。它可以在倾斜检测应用 中测量静态重力加速度,还可以测量运动或冲击导致的动 态加速度。其高分辨率(3.9 mg/LSB),能够测量不到1.0°的倾 斜角度变化。 该
器件提供多种特殊检测功能。活动和非活动检测功能通 过比较任意轴上的加速度与用户设置的阈值来检测有无运 动发生。敲击检测功能可以检测任意方向的单振和双振动 作。自由落体检测功能可以检测器件是否正在掉落。这些 功能可以独立映射到两个中断输出引脚中的一个。正在申 请专利的集成式存储器管理系统采用一个32级先进先出 (FIFO)缓冲器,可用于存储数据,从而将主机处理器负荷 降至最低,并降低整体系统功耗。 低功耗模式支持基于运动的智能电源管理,从而以极低的 功耗进行阈值感测和运动加速度测量。 ADXL345采用3 mm × 5 mm × 1 mm,14引脚小型超薄塑料 封装。超低功耗:VS = 2.5 V时(典型值),测量模式下低至23μA,待机模式下为0.1 μA。
应用场景: 手表手环,可穿戴设备,工业安防设备。
三 链接
1 BMA400模块购买链接:
2 ADXL345模块的购买链接
3 LIS2DH12模块购买链接
https://detail.tmall.com/item.htm?spm=a230r.1.14.1.5fe4a14b9zCqJ2&id=611330627131&ns=1&abbucket=6
四 测试
买回来之后,针对这些模块测评和使用,是下一步的目标。
市场主流的G-sensor芯片盘点的更多相关文章
- 全球主流8位MCU芯片详细解剖No.2:英飞凌 XC866 - 全文
[导读] XC866是新型8位微控制器系列(XC800)的第一代系列产品,集成高性能8051核.片内FLASH及功能强大的外设集.此外,XC800系列产品内部集成的片 内振荡器和支持3.3V或5.0V ...
- 智表(ZCELL)插件产品选型说明书,市场主流插件对比,帮您选型
智表(ZCELL)插件产品选型说明书,市场主流插件对比,帮您选型. 说明书下载:地址 一. 我们为什么需要智表插件产品 客户早已养成EXCEL中的操作习惯,BS架构下,普通的网页交互,与客户习惯 ...
- Android 免Root实现Apk静默安装,覆盖兼容市场主流的98%的机型
地址:http://blog.csdn.net/sk719887916/article/details/46746991 作者: skay 最近在做apk自我静默更新,在获取内置情况下,或者已root ...
- 市场主流5款HTML5开发框架详解
我们经常听见的前端框架是一个非常大的范词,因为前端框架都是基于JS.CSS.HTML5技术开发实现的,不过选择一个HTML5开发框架需要考虑哪些方面,首先就是需要什么样的功能,其次就是技术实现,不过当 ...
- 展讯通信:文章"紫光收购后展讯困难重重”失实(展讯的成就确实很高)
6月22日上午消息,展讯通信官方微信对自媒体文章<五大危机缠身,紫光收购后展讯困难重重>作出声明,称,其中内容严重失实,对公司造成了不良影响,并表示,将坚决采取法律手段维护自身的合法权益. ...
- 四核网络机顶盒芯片局势分析(开放市场):rk3128将会成为四核主流
开放市场:不包含小米.乐视等大品牌闭环生态系统的市场. 今年四核网络播放器以全志的a31s独领风骚.英菲克以绝对优势率先各大白牌品牌公司.只是随着时间的推移,全志的a31s不适应市场主流.因为芯片没有 ...
- 三星DRAM+NAND FLASH 合成MCP芯片介绍及应用攻略
转自:http://blog.csdn.net/gao5528/article/details/6256119 三星DRAM+NAND FLASH 合成MCP芯片介绍及应用攻略(K5系列产品篇) 一年 ...
- AI芯片
课程作业,正好自己也在学深度学习,正好有所帮助,做了深度学习的AI芯片调研,时间比较短,写的比较仓促,大家随便看看 近年来,深度学习技术,如卷积神经网络(CNN).递归神经网络(RNN)等,成为计算机 ...
- 六款主流免费网络嗅探软件wireshark,tcpdump,dsniff,Ettercap,NetStumbler
1.WireShark WireShark是一个开源免费的高性能网络协议分析软件,它的前身就是非常著名的网络分析软 件Ethereal.你可以使用它来解决网络疑难问题,进行网络协议分析,以及作为软件或 ...
- 深度 | AI芯片终极之战
深度 | AI芯片终极之战 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTQ4NjQzMw==&mid=2652712307&idx=1&sn= ...
随机推荐
- 苹果iOS 17.2年底推送:iPhone 15 Pro的自定义操作按钮功能升级
据报道,苹果会在年底推送iOS 17.2版本,新版系统将会修复iPhone 15系列WiFi速度慢的问题. 与此同时,iOS 17.2将会带来翻译功能,iPhone 15 Pro的自定义操作按钮切换到 ...
- mybatis SQL in() 为什么要在 mapper.xml里 用 foreach
结论: 若存在 in () 语句,要使用 #{} 预编译入参的方式,需要在 mapper.xml里 使用 foreach ======================================= ...
- Navicat 15 for MySQL 破解【我亲测可用】
1.去官网下载正版 https://www.navicat.com.cn/ 2.破解下载:https://files-cdn.cnblogs.com/files/del88/NavicatKeygen ...
- HBase-宽表和高表的对比
一.宽表和高表定义 HBase 中的表可以设计为高表(tall-narrow table) 和 宽表(flat-wide table): (1) 宽表是指很多列较少行,即列多行少的表,一行中的数据量较 ...
- 亚马逊Dynamo数据库解读(英文版)
最近看了亚麻的Dynamo,个人认为其中always writeable的业务目标,对于DHT,vector clock,merkel tree的应用,包括对于一致性和高可用的权衡(基于CAP猜想,实 ...
- Java并发编程-CompletableFuture(上)
大家好,我是小高先生,这篇文章我将和大家一起学习Java并发编程中很重要的一个类-CompletableFuture. 在Java的并发编程领域,Future接口一直扮演着关键的角色,它定义了一组与异 ...
- NEMU PA 2-1 实验报告
课程地址:https://www.bilibili.com/video/BV1TE411P7tq 一.实验目的 通过PA2-0了解了汇编基础知识和如何去阅读i386手册后,在这个阶段我们就需要: 了解 ...
- Java I/O 教程(一) 介绍
Java I/O (Input and Output) 用于处理输入和输出 Java利用流的手段来加快I/O操作.java.io包中包含了各种支持输入输出操作的类.参考下图: 我们可以利用java i ...
- OpenAI 的视频生成大模型Sora的核心技术详解(一):Diffusion模型原理和代码详解
标题党一下,顺便蹭一下 OpenAI Sora大模型的热点,主要也是回顾一下扩散模型的原理. 1. 简单理解扩散模型 简单理解,扩散模型如下图所示可以分成两部分,一个是 forward,另一个是 re ...
- 深入理解Go语言(04):scheduler调度器-GMP里结构体源码分析
在前面一节中简单介绍了golang的调度模型-GPM模型,介绍了他们各自的作用.这篇文章就来看看他们的源码结构. Go版本:go1.13.9 M结构体 M结构体是OS线程的一个抽象,主要负责结合P运行 ...