hth华体会体育全站app|【干货】无线可穿戴产品致胜设计六大策略

作者:华体会体育全站app发布时间:2023-02-07 00:10

本文摘要:当美国漫画家ChesterGould在DickTracy的手腕上画出有手表图案时,他一点也没意识到,科幻小说能在70年后变成现实。作为一名连环画画家,Gould想象出有未来设备,却没考虑到过于多细节。如今,这些十分现实的腕上设备和其他无线可穿着设备(WWD)为工程师带给一系列他们必需解决的设计细节挑战。 工程师必需在经济实惠、引人注目、超强灵活的设计中无缝构建简单的传感、处置、表明和无线技术,且可在单一、小巧和具备成本效益的电池供电下工作数个月,甚至数年。

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当美国漫画家ChesterGould在DickTracy的手腕上画出有手表图案时,他一点也没意识到,科幻小说能在70年后变成现实。作为一名连环画画家,Gould想象出有未来设备,却没考虑到过于多细节。如今,这些十分现实的腕上设备和其他无线可穿着设备(WWD)为工程师带给一系列他们必需解决的设计细节挑战。

工程师必需在经济实惠、引人注目、超强灵活的设计中无缝构建简单的传感、处置、表明和无线技术,且可在单一、小巧和具备成本效益的电池供电下工作数个月,甚至数年。下面让我们一起来辩论对于可穿着设备、技术和组件自由选择的明确市场需求,以及如何在超小的外形尺寸中构建简单功能、宽电池使用寿命和无缝无线连接。  在可穿着产品设计中,工程师必需考虑到三个关键因素:各种操作者模式下的功耗(节约能源)、从给定电路到天线之间的必要RF设计、以及设计中器件的集成度。

我们将更加详尽的辩论构建所面对的挑战,因为很难在不考虑到功耗和RF设计的情况下独立国家辩论这个因素。  大多数无线可穿着设备涵括联合的组件,还包括电池、天线、微控制器(MCU)、无线电和传感器。

从这个名单上看,显而易见,电池将在相当大程度上影响有可能构建的功能和WWD的工作寿命。考虑到电池电量将不会较慢消耗,大多数WWD并非仍然维持倒数的数据传输,因此一般来说我们假设通信是脑溢血的和偶发的。此外,构建了无线电的MCU,一般来说被称作无线MCU(WMCU),它使用方便、节省电路板面积并且减少了功耗,因此我们也假设在可穿着设计中使用WMCU。

  为应用于自由选择适合的WMCU是一项简单的决策过程,因为对于功能丰富的设备的高功能性将受到电池操作者寿命的容许。如果我们意味着注目WMCU的峰值功耗,那么从电池寿命这一单一因素来看,评估结果是非常令人沮丧的。然而,WWD一般来说工作在多种不同的能耗模式(EM),并且仅有在很少情况下转入高功耗状态。

因此,通过考虑到在各种能耗模式中所花费的时间,我们可以评估电池的实际使用寿命。  SiliconLabs为其基于ARM架构的EFM32MCU定义了5种能耗模式:EM0(活动/运营)、EM1(休眠状态)、EM2(深度休眠状态)、EM3(暂停)和EM4(重开)。这5种模式使得设计人员需要灵活性的决策和优化系统的整体功耗。然而,需要辨识这些模式以及数据手册中的规格数据并无法保证在各种模式下都取得低功耗,或者非常简单的说道,无法保证节约能源。

保证节约能源并发展较好的终端客户体验是建构WMCU可运营于这些有所不同模式的方法。事实上,依赖脑溢血传输之间的时间间隔,活动模式EM0有可能仅有占到整体功耗中大于比例。而深度休眠状态模式EM2所闲置的时间可以代表电池使用寿命的仅次于比例。

  当为应用于自由选择最佳WMCU时,工程师应该注目以下特性,还包括可获取高集成度、具备较好架构的低功耗WMCU。超强低功耗WMCU的一些特性无需多说,但也不应被原始的所列:  ●低于运营功耗(EM0)  ●低于待机电流(EM1和EM2)  ●微处理器内核的自由选择,还包括8位和32位ARMCortex(从M0+到M4)  ●无线电配备自由选择,还包括单收、单发、发送一体和性能等级  其他MCU特性,还包括涉及架构和集成度,某种程度最重要而且必须更进一步解释:  ●很短的苏醒时间  ●自律的外设操作者  ●自律的外设间操作者(外设光线系统)  ●低能耗传感器模块(LESENSE)  ●非常丰富的高能效外设和模块  ●RF构建  低于待机电流和很短苏醒时间  当想设计一个尽量节约能源的无线可穿着设备时,人们必需要想起所有有可能的功耗优化办法。当设备苏醒时,它必需要尽量慢,如:尽量慢的搜集和处置数据,然后尽量慢的回到到休眠状态模式。

保证在休眠状态模式和活动模式之间较慢切换是一项必需要考虑到的关键要素。一个处理器在活动模式所花费的时间即使仅有比另一个处理器多出10%,那么对电池寿命的影响也是极大的。例如,假设处理器1花费99.9%的时间在休眠状态模式(1A),0.1%的时间在活动模式(10mA),同时处理器2花费99.89%的时间在休眠状态模式,0.11%的时间在活动模式,那么第二个处理器的整体电流消耗将减少9.1%。

有意思的是,如果处理器1和2在每6小时中分别正处于活动模式100ms和110ms,那么其结果就不会突显出极低的深度休眠状态电流的重要性。在这种情况下,第二个处理器只比第一个多消耗0.44%的电量。然而,如果正处于活动模式的时间完全相同,并且把深度休眠状态电流从1A减少到1.1A,那么电流消耗将下降9.6%!。


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