攻克可穿戴医疗低功耗设计难关

　　尽管可穿戴设备一直以来都备受争议，但是这并不能否定可穿戴设备背后隐藏的巨大市场。事实上，可穿戴设备应用于医疗健康领域广受认可，苹果、谷歌、百度等IT巨头以及SiliconLabs、英特尔、ST等半导体厂商均瞄准可穿戴医疗市场争相布局，有效推动可穿戴医疗市场需求攀升。

　　显然，可穿戴医疗设备和众多可穿戴设备一样存在着一项致命缺陷——电池续航能力差。解决电池续航问题的关键无疑是增加电池容量以及降低设备功耗，而以目前的技术来说，配置大容量电池则意味着需要增加设备的体积，对此相信大家很容易权衡做出选择。因此，在攻克系统低功耗挑战方面，低功耗的MCU能解决可穿戴医疗设备的能效问题，并有效的延长电池寿命。

　　由于MCU是大多数可穿戴设备的核心，因此利用低功耗MCU在解决可穿戴医疗设备续航问题时，还需保证设备的性能以及模拟集成度。

　　目前，可穿戴市场上主要有两种MCU方案：第一种是基于ARM Cortex-M处理器，另一种是基于Cortex-A系列。Cortex-A系列MCU在基于Android的可穿戴设备上或是最佳选择，并且Cortex-A系列能实现更高的性能，但是此方案难以满足可穿戴设备的低功耗要求。因此，在大部分厂商更倾向于选择Cortex-M核MCU。Silicon Labs美洲区市场营销总监Raman Sharma表示，基于ARM Cortex-M处理器的MCU为可穿戴产品提供了最佳的解决方案，是可穿戴医疗应用的理想选择。

　　Silicon Labs美洲区市场营销总监Raman Sharma

　　Raman进一步强调，目前的低功耗MCU逐渐导入睡眠模式的设计，这一设计可让在非系统运作高峰期的大部分时间里处于低功耗睡眠状态，进一步降低装置整体功耗。Silicon Labs的EFM32 Gecko MCU系列产品是业内最节能的32位MCU，非常适合功耗敏感、电池供电的可穿戴应用。

　　Gecko MCU的低功耗传感器接口（LESENSE）和外设反射系统（PRS）对于可穿戴设备的超低功耗预算来说发挥了重要作用。即使当MCU在深度休眠模式时，LESENSE接口也能自动的收集和处理传感器数据，这使得MCU能够尽可能长时间保持在低功耗模式，并且同时跟踪传感器状态和事件。PRS监视复杂的系统级事件，并且允许不同的MCU外设之间进行自主通信，同时保持CPU尽可能长时间的处于节能休眠模式，从而降低了整体系统的能耗。此外，大多数EFM32 MCU都拥有包括模数转换器和运算放大器在内的模拟前端。

　　谈及集成度，Raman Sharma指出，从源头优化的能耗、基于高性能32位的Cortex-M类CPU引擎的简洁设计以及业内领先的高集成度的模拟/混合信号外设，可有效地平衡好可穿戴医疗设备的低功耗、性能和集成度特性。

　　现阶段，可穿戴医疗已经显示出爆发性增长和更具前景的发展趋势，而低功耗MCU的成熟，势必为完善可穿戴医疗设备的性能增添强劲助力。

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