引言
本文档旨在提供 ISM330DHCX 中可用的机器学习内核功能信息。机器学习处理能力允许将一些算法从应用处理器转移到 MEMS传感器,从而持续降低功耗。
通过决策树逻辑获得机器学习处理能力。决策树是由一系列可配置节点组成的数学工具。每个节点均采用“如果-则-否则”条件,并根据阈值评估输入信号(由传感器数据计算出的统计参数表示)。
可通过配置 ISM330DHCX 来同时独立运行多达 8 个决策树。决策树存储在设备中,并在专用输出寄存器中生成结果。
可通过应用处理器随时读取决策树的结果。此外,可针对决策树结果的每次更改产生中断。
图 1. 机器学习核心监督方法