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在本文中,我们将讨论一种监督式学习算法。最新一代意法半导体 MEMS 传感器内置一个基于决策树分类器的机器学习核心(MLC)。这些产品很容易通过后缀中的 X 来识别(例如,LSM6DSOX)。这种 MLC 可以在传感器中以极低的功耗执行程序化决策树。关于这些设备中机器学习核心的更多详细信息请参见相关应用笔记(LSM6DSOX 请参见 AN5259、LSM6DSRX 请参见 AN5393、ISM330DHCX 请参见 AN5392、IIS2ICLX 请参见AN5536)。一个配有机器学习核心的传感器可以处理传感器数据,并在一个数据窗口上计算 12 种不同类型的特征,如平均值、方差、带内能量、峰峰值、过零(正和负)、原始和过滤后的传感器数据峰值检测(正和负)。如果在所选的特征中观察到不同的模式,则可以使用决策树进行分类。考虑图 1 中所示的加速度数据示例。
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