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Silicon Labs推光学生物识别传感器 助力可穿戴健康产品

为了简化开发并缩短上市时间,Silicon Labs提供了完整的传感解决方案,集成了Si117x传感器模块、心律算法、利用Bluetooth连接的Wireless Gecko SoC,以及包含示例代码、示例项目且易用的腕式开发工具包。
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  据悉,Silicon Labs日前推出一系列光学生物识别传感器,为各种可穿戴健身和健康产品提供先进的心率监测(HRM)和心电图(ECG)功能。新型Si117x传感器模块具有超低功耗、高灵敏度和出色的集成度,非常适合需要长电池寿命和更高心律精度要求的智能手表、腕式、贴片型设备或其他可穿戴设备。为了简化开发并缩短上市时间,Silicon Labs提供了完整的传感解决方案,集成了Si117x传感器模块、心律算法、利用Bluetooth连接的Wireless Gecko SoC,以及包含示例代码、示例项目且易用的腕式开发工具包。

  全天候心率监测是健康和健身可穿戴设备的关键需求。通过全天跟踪心率,终端用户和医疗保健业者可以分析生理数据,在健康问题发现之前检测出健康状况并考虑调整生活方式。为满足市场对功率的需求,Si117x传感器在执行连续心律测量时消耗不到50μA电流(传感器和LED合计)。内置的缓冲区和加速度计同步功能可以节省更多的系统级功耗。凭借传感器行业领先的功耗控制技术,开发人员能够在可穿戴设计中使用更小的电池,并且不会在连续监测过程中显著影响设备的电池寿命。

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  Si117x传感器提供增强型心律测量精度,以获得更好的最终用户体验。这些传感器提供了快速的采样、高信噪比(SNR>100dB)以及消除环境噪声和错误数据过滤的能力,尽管面对不同生理特征、肤色和具有纹身等因素,依旧可以产生高质量的信号,更容易追踪心率。更准确的心电波形视图使得生物测量能够超越传统的心律监测,这包括心率变异(HRV)、应力分析和脉搏量。

  通过将ECG测量与光学心律测量相结合,Si117x传感器可让开发人员为可穿戴设备开辟新的潜在生物识别技术。ECG波形是心脏状态测量的黄金标准,Si117x传感器以经济高效的方式将此功能带给腕式可穿戴设备。通过在同一台设备上同时进行测量,Si117x传感器允许开发人员将生物测量学与光学光电血管容积图(PPG)测量相结合,以获取更有价值的生理参数。

  Si117x模块的高集成度简化了可穿戴设计,使得同时进行多个传感器测量变得更加容易,同时不会增加显著的系统成本或电路板面积。每个模块最多支持4个不同的LED(全部可以同时驱动),其4个LED驱动器可以独立编程(从1.7mA到310mA)。其他内置功能包括光电探测器、动态范围>100dB的24位ADC、I2C和SPI数字接口、可编程事件中断引擎、同步引擎、主机通信处理器以及2个外部光电二极管输入。

  Silicon Labs物联网产品高级营销总监Tom Pannell表示:“随着健康和健身可穿戴设备市场的不断增长,开发人员需要完整的生物识别传感器解决方案,使得其无需经过复杂的集成即可完美工作。Silicon Labs是唯一一家只靠自己就可提供全面心律监测系统解决方案的供应商,从传感器模块和算法到能够通过Bluetooth LE传输测量结果的无线SoC。我们的心律监测示例项目考虑了这些组件之间的接口,提供模块间的简单通讯接口来简化客户的支持和调试。”

  Si117x传感器支持Silicon Labs专有的运动补偿心律算法,该算法针对腕式测量进行了优化,并可在支持低功耗蓝牙的EFM32 Gecko MCU和EFR32 Wireless Gecko SoC上运行。这种集成可实现系统级功耗和性能优化,并缩短开发人员为其可穿戴设计添加心律监测功能的时间。


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