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对MEMS加速度计的调查发现，目前一个产品不能同时提供最低噪声和最低功耗。将ADXL355等低噪声加速度计与一款受欢迎的低功耗加速度计相比较时，ADXL355的表现如下：
►噪声密度为20 μg/Hz1/2，低9倍。
►功耗为338 μW，高大约13倍。
当传感器未在使用时，如果应用对传感器周期供电以节省电能，噪声与功耗的关系会大不相同。这种差异来源于建立时间，这可能让有些人大吃一惊。在需要对一组连续数组的传感器数据求均值以达到关键不确定性条件的应用中，填充该数组所需的时间会直接影响总建立时间。例如，ADXL355数据手册中的艾伦方差曲线表明，0.01秒的均值时间会将其不确定性降至100 μg以下。要在低功耗传感器中实现类似水平的不确定性，所需均值时间将比ADXL355长81倍，因为均值滤波器的降噪幅度与均值时间的平方根成比例。
等式1和2用各传感器/滤波器组合支持单一数据记录达到这种精度水平所需的能量来量化上述取舍关系。估算结果相当有意思，短得多的均值时间（tLP = 81 × tADXL355）导致ADXL355的能量要求（EADXL355）要比低功耗器件的能量要求（ELP）低6倍。
VMIN355
等式3反映的是功耗，即上述能量水平除以每次测量的间隔时间（T）。
观察这种关系对应的图形（图1），可得出几个有意义的结果。第一，测量周期时间（T）小于0.81秒时，低功耗器件支持连续工作。第二，测量周期时间大于约0.13秒时，ADXL355解决方案的功耗更低。说到底，我们要保持开放的态度，有时候利用噪声最低（性能最高）的器件也可以实现功耗最低的解决方案。
►噪声密度为20 μg/Hz1/2，低9倍。
►功耗为338 μW，高大约13倍。
当传感器未在使用时，如果应用对传感器周期供电以节省电能，噪声与功耗的关系会大不相同。这种差异来源于建立时间，这可能让有些人大吃一惊。在需要对一组连续数组的传感器数据求均值以达到关键不确定性条件的应用中，填充该数组所需的时间会直接影响总建立时间。例如，ADXL355数据手册中的艾伦方差曲线表明，0.01秒的均值时间会将其不确定性降至100 μg以下。要在低功耗传感器中实现类似水平的不确定性，所需均值时间将比ADXL355长81倍，因为均值滤波器的降噪幅度与均值时间的平方根成比例。
等式1和2用各传感器/滤波器组合支持单一数据记录达到这种精度水平所需的能量来量化上述取舍关系。估算结果相当有意思，短得多的均值时间（tLP = 81 × tADXL355）导致ADXL355的能量要求（EADXL355）要比低功耗器件的能量要求（ELP）低6倍。
VMIN355
等式3反映的是功耗，即上述能量水平除以每次测量的间隔时间（T）。
观察这种关系对应的图形（图1），可得出几个有意义的结果。第一，测量周期时间（T）小于0.81秒时，低功耗器件支持连续工作。第二，测量周期时间大于约0.13秒时，ADXL355解决方案的功耗更低。说到底，我们要保持开放的态度，有时候利用噪声最低（性能最高）的器件也可以实现功耗最低的解决方案。
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