縮短邊緣節(jié)點(diǎn)的洞察時(shí)間可以在數(shù)據(jù)可用時(shí)立即做出關(guān)鍵決策。利用理論上無(wú)限的處理能力和通信數(shù)據(jù)，來(lái)自所有邊緣節(jié)點(diǎn)感測(cè)信息的全帶寬可以被發(fā)送到云中的遠(yuǎn)程計(jì)算站。可以執(zhí)行大量計(jì)算以挖掘?qū)で笞龀雒髦菦Q策的有價(jià)值的細(xì)節(jié)。然而，電池功率，通信帶寬和計(jì)算周期密集型算法的局限性使得該場(chǎng)景僅僅是一個(gè)概念而非實(shí)際實(shí)現(xiàn)。

在這個(gè)多部分工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系列中，我們將分解并探索基礎(chǔ)更大的物聯(lián)網(wǎng)框架內(nèi)邊緣節(jié)點(diǎn)解釋的各個(gè)方面：感知，測(cè)量，解釋和連接數(shù)據(jù)，并額外考慮電源管理和安全性。來(lái)自邊緣節(jié)點(diǎn)的所需數(shù)據(jù)集可能僅需要是全寬帶信息的離散子集。類(lèi)似地，數(shù)據(jù)可以?xún)H在請(qǐng)求時(shí)可用于傳輸。節(jié)能超低功耗（ULP）處理也應(yīng)該是任何邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵方面。

智能分區(qū)范式轉(zhuǎn)換

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)及其前身，機(jī)器的先驅(qū)時(shí)代機(jī)器（M2M）通信主要由云平臺(tái)作為主要應(yīng)用程序推動(dòng)者的角色定義。歷史上，智能系統(tǒng)僅依靠云級(jí)別功能來(lái)提供洞察力。實(shí)際的邊緣傳感器裝置相對(duì)簡(jiǎn)單。然而，由于邊緣節(jié)點(diǎn)的低功率計(jì)算能力以比云端更快的速度提前，這個(gè)舊的前提正在被動(dòng)搖。 1 邊緣節(jié)點(diǎn)現(xiàn)在提供感知，測(cè)量，解釋的能力，并連接。

從連接的傳感器模型到智能設(shè)備模型正在進(jìn)行智能分區(qū)范式轉(zhuǎn)換。這提供了更多可用的架構(gòu)選擇，并允許組織部署工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的組織以獨(dú)特的方式增強(qiáng)其物理資產(chǎn)和流程。邊緣計(jì)算分析，也稱(chēng)為邊緣智能或解釋?zhuān)谕苿?dòng)這種轉(zhuǎn)變。大規(guī)模工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)部署依賴(lài)于各種智能節(jié)點(diǎn)的可用性，這些節(jié)點(diǎn)安全，高效，易于管理。

Edge Analytics

最高質(zhì)量的感知數(shù)據(jù)可以如果不仔細(xì)關(guān)注邊緣節(jié)點(diǎn)分析中的應(yīng)用程序要求，仍然會(huì)被邊緣化。邊緣傳感器設(shè)備可能受到能量，帶寬或原始計(jì)算能力的約束。這些約束傳播到協(xié)議選擇，可以將IP堆棧減少到最小的閃存或RAM。這可能會(huì)使編程變得具有挑戰(zhàn)性，并且可能會(huì)犧牲IP的好處。

邊緣處理可以作為一種分析命題，作為分析靠近其源的數(shù)據(jù)的方法，并將其發(fā)送到遠(yuǎn)程用于云級(jí)分析的服務(wù)器。盡可能早地在信號(hào)鏈中移動(dòng)實(shí)時(shí)分析邊緣處理可以減少下游的有效載荷負(fù)擔(dān)并縮短延遲。如果初始數(shù)據(jù)處理可以在邊緣節(jié)點(diǎn)處完成，則這將簡(jiǎn)化所需的數(shù)據(jù)格式化，通信帶寬以及到云的網(wǎng)關(guān)處的最終聚合。通過(guò)與傳感器緊密耦合的時(shí)間敏感反饋循環(huán)可以提供即時(shí)處理，從而提供更有價(jià)值的知情決策。 2

然而，這需要提前了解哪些具體信息對(duì)于感測(cè)和測(cè)量的數(shù)據(jù)有何價(jià)值。由于空間分離或應(yīng)用差異，它也可能從邊緣節(jié)點(diǎn)到邊緣節(jié)點(diǎn)變化。事件警報(bào)，觸發(fā)器和中斷檢測(cè)可以忽略大部分?jǐn)?shù)據(jù)僅傳輸所需的數(shù)據(jù)。

時(shí)間折舊

貨幣的時(shí)間價(jià)值是今天一美元的想法將來(lái)某個(gè)時(shí)候價(jià)值超過(guò)1美元。類(lèi)似地，數(shù)據(jù)有一個(gè)時(shí)間常數(shù)。數(shù)據(jù)的時(shí)間價(jià)值意味著您在此小數(shù)秒內(nèi)感知到的數(shù)據(jù)在一周，一天或甚至一小時(shí)后的意義并不大。優(yōu)秀的關(guān)鍵任務(wù)IoT示例包括熱浪涌傳感，氣體泄漏檢測(cè)或感應(yīng)災(zāi)難性機(jī)械故障，需要立即采取措施。時(shí)間敏感數(shù)據(jù)值衰減從解釋點(diǎn)開(kāi)始。有效解釋數(shù)據(jù)和采取行動(dòng)的延遲時(shí)間越長(zhǎng)，決策的價(jià)值就越低。為了解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的時(shí)間貶值問(wèn)題，我們必須在信號(hào)鏈中進(jìn)一步獲得洞察力。

邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)內(nèi)的處理算法可用于過(guò)濾，抽取，調(diào)整和細(xì)化采樣數(shù)據(jù)下降到所需的最小子集。這需要首先定義感興趣的狹窄數(shù)據(jù)?？烧{(diào)節(jié)帶寬，采樣率和動(dòng)態(tài)范圍有助于在開(kāi)始時(shí)在硬件的模擬域中建立此基線(xiàn)。通過(guò)使用所需的模擬設(shè)置，傳感器將僅針對(duì)所需信息，并為質(zhì)量解釋數(shù)據(jù)提供更短的時(shí)間常數(shù)。

邊緣處的數(shù)字后處理可以進(jìn)一步聚焦感興趣的數(shù)據(jù)。邊緣傳感器處的數(shù)據(jù)的頻率分析可以在信息離開(kāi)節(jié)點(diǎn)之前做出關(guān)于信號(hào)內(nèi)容的早期決定。執(zhí)行快速傅里葉變換（FFT），有限脈沖響應(yīng)（FIR）濾波和使用智能抽取是一些高階計(jì)算塊，縮小了采樣數(shù)據(jù)的范圍。在某些情況下，在顯著降低數(shù)據(jù)的全部帶寬之后，只需要傳遞通過(guò)或失敗信息的增量面包屑。

在圖1中，我們可以看到?jīng)]有前端模擬濾波器或數(shù)字后處理濾波器，抽取8（左）的簡(jiǎn)單信號(hào)將新的無(wú)用信號(hào)（中心）混疊到頻率折疊到新的所需信號(hào)頻帶（右）。采用數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）或微控制器單元（MCU）的數(shù)字后處理，使用半帶FIR低通濾波器作為抽取的伴隨，將通過(guò)濾除干擾混疊信號(hào)來(lái)幫助防止這一問(wèn)題。

邊緣節(jié)點(diǎn)洞察處理 - 智能工廠

領(lǐng)先的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用是工廠機(jī)器狀態(tài)監(jiān)測(cè)的解決方案。該解決方案的目的是在故障之前識(shí)別和預(yù)測(cè)機(jī)器性能問(wèn)題。在邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)，多軸高動(dòng)態(tài)范圍加速度計(jì)監(jiān)測(cè)工業(yè)機(jī)器上各個(gè)位置的振動(dòng)位移。可以對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和抽取，以便在微控制器單元內(nèi)進(jìn)行頻域解釋?？梢蕴幚砼c已知性能限制進(jìn)行比較的FFT，以針對(duì)下游的通過(guò)，失敗和警告警報(bào)進(jìn)行測(cè)試。 FFT內(nèi)的處理增益可以通過(guò)FIR濾波來(lái)實(shí)現(xiàn)，以消除超出目標(biāo)帶寬的寬帶噪聲。

邊緣節(jié)點(diǎn)處理是機(jī)器狀態(tài)監(jiān)視的重要組成部分。采樣數(shù)據(jù)的全帶寬可以為無(wú)線(xiàn)網(wǎng)關(guān)的聚合提供重要瓶頸?？紤]到單個(gè)機(jī)器可能有許多傳感器，并且可以同時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)百臺(tái)機(jī)器。微控制器單元內(nèi)的濾波和智能決策為無(wú)線(xiàn)收發(fā)器提供低帶寬輸出，而無(wú)需在云端進(jìn)行密集濾波處理。

圖2顯示了用于機(jī)器狀態(tài)監(jiān)測(cè)的信號(hào)鏈，其中加速度計(jì)傳感器測(cè)量位移振動(dòng)特征。通過(guò)邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)的后處理，可以在窄帶寬內(nèi)完成頻率分析，方法是在FFT計(jì)算之前對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和抽取。

在FFT計(jì)算過(guò)程中，類(lèi)似于真實(shí)時(shí)間示波器，處理可以對(duì)新的時(shí)域活動(dòng)視而不見(jiàn)，直到FFT完成。第二個(gè)線(xiàn)程中的備用時(shí)域路徑也可用于防止數(shù)據(jù)分析中的間隙。

如果準(zhǔn)確知道感興趣的機(jī)械特征頻率，則可以規(guī)劃微控制器單元內(nèi)的ADC的采樣率和FFT大小，使得最大能量量落在單個(gè)直方圖箱的寬度內(nèi)。這樣可以防止信號(hào)功率泄漏到多個(gè)區(qū)間，從而降低了幅度測(cè)量的精度。

圖3提供了一個(gè)FFT示例，其中特定預(yù)定區(qū)域在邊緣節(jié)點(diǎn)MCU內(nèi)被解釋為多個(gè)觀察到機(jī)械部件。在所需綠色區(qū)域內(nèi)達(dá)到峰值的Bin能量表示令人滿(mǎn)意的操作，而黃色和紅色區(qū)域分別表示警告和嚴(yán)重警報(bào)。較低數(shù)據(jù)速率警報(bào)或觸發(fā)面包屑可以向系統(tǒng)警告感興趣區(qū)域內(nèi)的偏移事件，而不是傳輸完整的傳感器帶寬。

動(dòng)態(tài)范圍，符號(hào)和精度

邊緣分析的計(jì)算能力有多種選擇。許多選項(xiàng)可用于處理算法，從提供有限控制的簡(jiǎn)單MCU，復(fù)雜的片上系統(tǒng)（SoC）的復(fù)雜MCU到強(qiáng)大的多核數(shù)字信號(hào)處理。處理核心大小，單核或雙核操作，指令RAM高速緩存大小以及固定與浮點(diǎn)需求是典型的技術(shù)考慮因素。通常在節(jié)點(diǎn)上可用的功率預(yù)算和應(yīng)用程序的計(jì)算要求之間進(jìn)行權(quán)衡。

對(duì)于數(shù)字信號(hào)處理，兩個(gè)類(lèi)別指定用于存儲(chǔ)和操縱傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的數(shù)字表示的符號(hào)格式：固定點(diǎn)和浮點(diǎn)。固定點(diǎn)是指在小數(shù)點(diǎn)之后和有時(shí)在小數(shù)點(diǎn)之前用固定位數(shù)表示數(shù)字的方式。使用此方法的DSP使用最少16位和216種可能的位模式處理整數(shù)，例如正整數(shù)和負(fù)整數(shù)。相比之下，浮點(diǎn)使用有理數(shù)和最少232種可能模式。 3 使用浮點(diǎn)計(jì)算方法的DSP可以處理比固定點(diǎn)更寬范圍的值，并且能夠表示非常大的值

浮點(diǎn)處理確?？梢员硎靖蟮膭?dòng)態(tài)范圍的數(shù)字。如果要計(jì)算大組傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，其中在感測(cè)之前可能未知精確范圍，則這是重要的。另外，由于每個(gè)新計(jì)算都需要數(shù)學(xué)計(jì)算，因此舍入或截?cái)嗍枪逃薪Y(jié)果。這在數(shù)據(jù)內(nèi)產(chǎn)生量化誤差或數(shù)字信號(hào)噪聲。量化誤差是理想模擬值與其數(shù)字表示之間的差值，即最接近的舍入值。這些值之間的量化間隙越大，數(shù)字噪聲就越明顯。當(dāng)精度和精度對(duì)解釋的傳感器數(shù)據(jù)很重要時(shí)，浮點(diǎn)處理比定點(diǎn)處理產(chǎn)生更高的精度。

性能

固件設(shè)計(jì)人員應(yīng)以最高效率實(shí)現(xiàn)計(jì)算應(yīng)用，因?yàn)椴僮鲌?zhí)行的速度至關(guān)重要。因此，重要的是描述數(shù)據(jù)解釋的處理要求，以確定是否需要固定或浮點(diǎn)計(jì)算以實(shí)現(xiàn)最大效率。

可以對(duì)定點(diǎn)處理器進(jìn)行編程以執(zhí)行浮點(diǎn)任務(wù)，反之亦然。然而，這非常低效并且將影響處理性能和功率。定點(diǎn)處理器在針對(duì)不需要密集計(jì)算算法的更高容量通用應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化的地方大放異彩。相反，浮點(diǎn)處理器可以利用專(zhuān)用算法來(lái)簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)和提高整體精度。

雖然性能不高，但處理器內(nèi)支持的GPIO引腳數(shù)量可以提供次要選擇標(biāo)準(zhǔn)。直接支持感興趣的傳感器的正確控制接口，例如SPI，I 2 C，SPORT和UART，降低了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性。核心處理時(shí)鐘速度，每次執(zhí)行的位數(shù)，可用于處理的嵌入式指令RAM的數(shù)量以及存儲(chǔ)器接口速度都將影響邊緣節(jié)點(diǎn)處理的能力。實(shí)時(shí)時(shí)鐘有助于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間戳，并允許跨多個(gè)平臺(tái)對(duì)齊處理。

處理計(jì)算能力通常在MIPS或MMAC中定義。 MIPS是一秒內(nèi)可以執(zhí)行的百萬(wàn)條指令。 MMAC是單精度浮點(diǎn)或定點(diǎn)乘法累加32位運(yùn)算的數(shù)量，可以每秒百萬(wàn)次執(zhí)行。對(duì)于16位和8位操作，MMAC性能值分別增加2倍和4倍。

安全性

雖然工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的完全安全性涵蓋了每個(gè)系統(tǒng)，傳輸和數(shù)據(jù)點(diǎn)訪問(wèn)，但微控制器和DSP都提供了內(nèi)部安全功能。高級(jí)加密標(biāo)準(zhǔn)（AES）提供了在有線(xiàn)鏈路（如UART / SPI或無(wú)線(xiàn)鏈路）上添加安全性的方法。在無(wú)線(xiàn)RF通信的情況下，在通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)無(wú)線(xiàn)電進(jìn)行有效載荷傳輸之前執(zhí)行AES加密。接收節(jié)點(diǎn)相應(yīng)地執(zhí)行逆向解密。電子代碼塊（ECB）或密碼塊鏈接（CBC）是AES的典型模式。通常優(yōu)選128位或更大的安全密鑰。真正的隨機(jī)數(shù)生成器用作處理器內(nèi)安全計(jì)算的一部分。這些方案的細(xì)節(jié)將在未來(lái)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)文章中進(jìn)行更詳細(xì)的描述，以獲得更全面的安全方法。

單核或雙核

始終需要原始處理能力。高效的原始處理能力甚至更好。多核MCU和DSP可以為特別受益于密集并行處理的算法提供額外的計(jì)算能力。但是，經(jīng)常處理不同數(shù)據(jù)的需求也在增加。這產(chǎn)生了一類(lèi)多核微控制器，它們將兩個(gè)或多個(gè)具有特定但不同功能強(qiáng)度的內(nèi)核集合在一起。通常稱(chēng)為異構(gòu)或非對(duì)稱(chēng)多核設(shè)備，它們通常具有兩個(gè)具有非常不同的配置文件的內(nèi)核。

非對(duì)稱(chēng)MCU的一個(gè)示例可能包含ARM ? Cortex ? -M3和Cortex-M0，它們使用處理器間通信協(xié)議進(jìn)行通信。這允許M3專(zhuān)注于繁重的數(shù)字信號(hào)處理任務(wù)，而M0實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用程序的低密集控制方面。 5 這個(gè)概念允許將更簡(jiǎn)單的任務(wù)卸載到較小的核心上。分區(qū)最大化了功能更強(qiáng)大的M3內(nèi)核的處理帶寬，用于計(jì)算密集型處理，這實(shí)際上是協(xié)處理的核心。核心間通信使用共享SRAM和一個(gè)處理器，為另一個(gè)處理器引發(fā)中斷以進(jìn)行檢查。當(dāng)接收處理器響應(yīng)時(shí)發(fā)出中斷時(shí)，將確認(rèn)此警報(bào)。

異構(gòu)多核MCU的另一個(gè)好處是克服嵌入式閃存的速度限制。通過(guò)跨兩個(gè)小內(nèi)核以非對(duì)稱(chēng)方式劃分任務(wù)，可以在仍然使用低成本嵌入式存儲(chǔ)器的同時(shí)訪問(wèn)內(nèi)核的全部性能。實(shí)現(xiàn)嵌入式閃存的成本通常決定了MCU的成本，因此可以有效地消除瓶頸。在可用功率預(yù)算內(nèi)平衡處理器需求可能是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵部分。

許多工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)必須能夠在相同的小型電池上運(yùn)行多年，即使可以進(jìn)行能量收集也是如此。 ULP操作將是這些節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵參數(shù)，必須選擇最小化節(jié)點(diǎn)實(shí)際電流消耗的組件。

許多最適合的節(jié)點(diǎn)的MCU工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基于ARM系列Cortex-M嵌入式處理器，適用于低功耗MCU和傳感器應(yīng)用。這些系列包括Cortex-M0 +，針對(duì)節(jié)能的簡(jiǎn)單應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化，到Cortex-M4，適用于需要浮點(diǎn)和DSP操作的復(fù)雜高性能應(yīng)用?？梢砸缘凸臑榇鷥r(jià)使用更高的處理內(nèi)核。

ARM CPU提供了代碼大小，性能和效率的起點(diǎn)。但是，當(dāng)涉及MCU在主動(dòng)或深度睡眠模式下的實(shí)際電流消耗時(shí)，許多超低功耗功能完全取決于MCU供應(yīng)商。主動(dòng)電流消耗可能受到過(guò)程技術(shù)選擇，高速緩存和處理器整體架構(gòu)的嚴(yán)重影響。 CPU睡眠時(shí)MCU的睡眠電流和外圍功能主要受MCU設(shè)計(jì)和架構(gòu)的影響。

行業(yè)聯(lián)盟EEMBC開(kāi)發(fā)基準(zhǔn)測(cè)試，幫助系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員選擇最佳處理器了解其系統(tǒng)的性能和能量特性。為每個(gè)設(shè)備報(bào)告的ULPMark ? -CP得分是計(jì)算的單數(shù)值品質(zhì)因數(shù)。該套件中每個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試的分?jǐn)?shù)允許設(shè)計(jì)人員對(duì)基準(zhǔn)進(jìn)行加權(quán)和匯總，以滿(mǎn)足特定的應(yīng)用要求。

傳感器邊緣節(jié)點(diǎn)的功率預(yù)算將直接關(guān)聯(lián)它的處理能力。如果功率預(yù)算與邊緣節(jié)點(diǎn)分析的處理需求不一致，則可能需要進(jìn)行權(quán)衡。性能效率會(huì)影響傳感器邊緣節(jié)點(diǎn)的功率效率。微控制器的典型功耗指標(biāo)是指定每MHz計(jì)算使用的有效電流量。例如，對(duì)于基于ARM Cortex-M3的MCU，電流可以達(dá)到每MHz數(shù)十μA。

占空比

邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)的功耗最小化通?；趦蓚€(gè)因素：節(jié)點(diǎn)在活動(dòng)時(shí)消耗多少電流以及它必須保持活動(dòng)以檢測(cè)，測(cè)量和解讀。該占空比將根據(jù)節(jié)點(diǎn)中使用的傳感器和處理器的類(lèi)型以及算法的要求而變化。

在不考慮MCU電流消耗的情況下，大多數(shù)活動(dòng)狀態(tài)將消耗相當(dāng)大的功率。邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)，并將電池供電應(yīng)用的使用壽命縮短至數(shù)小時(shí)或數(shù)天。

通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)內(nèi)的組件進(jìn)行工作循環(huán)，確保它們僅處于活動(dòng)狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)顯著的節(jié)能效果當(dāng)嚴(yán)格需要時(shí)。 MCU很少完全關(guān)閉。它必須專(zhuān)門(mén)針對(duì)低能量操作而設(shè)計(jì)，以使MCU能夠在盡可能少地消耗能量的同時(shí)保持對(duì)邊緣傳感器節(jié)點(diǎn)的完全控制。最大限度地降低MCU電流消耗的目的是讓MCU盡可能經(jīng)常地休眠，同時(shí)仍然允許它在需要時(shí)執(zhí)行其關(guān)鍵任務(wù)。

保持MCU在低功耗休眠模式下工作，主要處于非活動(dòng)狀態(tài)，只在短時(shí)間內(nèi)處于活動(dòng)狀態(tài)，可以將邊緣節(jié)點(diǎn)的電池壽命延長(zhǎng)多年。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)的許多邊緣節(jié)點(diǎn)傳感解決方案可能不需要處理連續(xù)不間斷的數(shù)據(jù)流。使用中斷事件閾值忽略已知越界條件中的數(shù)據(jù)會(huì)降低處理能力。為了節(jié)省功率和帶寬，可以預(yù)先知道可預(yù)測(cè)的占空比。此外，基于感測(cè)信息狀態(tài)的可變占空比可以觸發(fā)有功或無(wú)功功率狀態(tài)。

微控制器的響應(yīng)時(shí)間和功耗，包括開(kāi)啟和關(guān)閉，或者DSP可能是低帶寬應(yīng)用的重要設(shè)計(jì)考慮因素。例如，在建筑物內(nèi)不活動(dòng)期間，可以顯著減少來(lái)自溫度和光傳感器的數(shù)據(jù)傳輸。這允許傳感器節(jié)點(diǎn)的睡眠時(shí)間更長(zhǎng)，信息傳輸更少。

為了提供快速反應(yīng)，許多微控制器提供各種低功耗操作狀態(tài)，此外還具有完全活動(dòng)狀態(tài)，如睡眠，靈活，休眠和完全斷電。每種模式將在不需要時(shí)關(guān)閉各種內(nèi)部計(jì)算模塊以提高功率效率，通常將電流要求改變幾個(gè)數(shù)量級(jí)。這種功率優(yōu)勢(shì)的權(quán)衡是，將有一些最小的有限響應(yīng)時(shí)間轉(zhuǎn)換為完整活動(dòng)。在稱(chēng)為flexi模式的混合配置中，計(jì)算核心處于睡眠模式，而外圍接口保持活動(dòng)狀態(tài)。休眠模式可以提供SRAM數(shù)據(jù)保持，同時(shí)仍允許實(shí)時(shí)時(shí)鐘保持活動(dòng)狀態(tài)。

圖6中詳細(xì)的MCU功耗與時(shí)序圖顯示了每種低功耗MCU模式的影響，過(guò)渡時(shí)間和工作周期。在MCU未激活時(shí)使用低功耗狀態(tài)是保持低功耗傳感器節(jié)點(diǎn)預(yù)算的關(guān)鍵。 9

傳感器融合

高級(jí)模擬微控制器提供完整的混合信號(hào)計(jì)算解決方案。帶有嵌入式精密模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）的前端模擬復(fù)用器允許采用更先進(jìn)的傳感器融合方法。在數(shù)字處理之前，可以將多個(gè)傳感器輸入發(fā)送到單個(gè)微控制器。板載數(shù)模轉(zhuǎn)換器（DAC）和微控制器對(duì)附近其他設(shè)備的反饋允許快速反饋回路。其他嵌入式電路模塊，如比較器，帶隙基準(zhǔn)，溫度傳感器和鎖相環(huán)，為多傳感器邊緣節(jié)點(diǎn)提供了額外的算法靈活性。 10

來(lái)自多個(gè)傳感器的模擬信號(hào)可以發(fā)送到單個(gè)精密模擬微控制器。智能微控制器內(nèi)的算法可以在稱(chēng)為傳感器融合的過(guò)程中組合信息。

此類(lèi)邊緣節(jié)點(diǎn)處理的一個(gè)例子是在室外污染監(jiān)測(cè)器內(nèi)。在這樣的應(yīng)用中，來(lái)自多個(gè)輸入的數(shù)據(jù)（包括氣體，溫度，濕度和顆粒傳感器）在單個(gè)處理器內(nèi)被融合和分析。根據(jù)該信息，可以進(jìn)行處理以基于僅在本地傳感器節(jié)點(diǎn)處已知的校準(zhǔn)和補(bǔ)償來(lái)生成污染數(shù)據(jù)。然后可以將該校準(zhǔn)數(shù)據(jù)發(fā)送到云以進(jìn)行歷史分析。在某些情況下，可能需要進(jìn)行獨(dú)特的一次性調(diào)試，以配置每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的特定環(huán)境偏移。