MIKROE公司总经理Nebojsa Matic评论道: “ML Vibro Sens Click是我们公司紧凑型 mikroBUS™ ,适用于mikroBUS™ 1750,可用于收集数据以训练识别不同类型振动的机器学习模型,并根据振动模式监测工业机械设备的运行状况。它还可用于追踪可穿戴设备中的运动和活动,以及检测地震或其他地震事件引起的振动。”

FXLS8974CF 兼具超低功耗和高性能模式,确保在各种环境下高效运行。其集成的数字功能简化了数据采集并降低了系统功耗,同时其在宽温度范围内的稳健性能增强了在工业诊断、可穿戴技术和环境监测等高要求应用中的可靠性。.

这款 Clickboard™ 集成了两个直流电机,用于模拟机器学习所需的振动刺激。平衡电机产生稳定的“正常”振动,作为训练处于“健康”状态的机器学习模型的参考信号。非平衡电机旨在提供可定制的振动信号,从低强度振动到基于特定频率的振动均可实现。FXLS8974CF
加速度计可采集来自平衡电机和非平衡电机的详细数据,从而区分正常的参考状态和异常情况。它通过标准的双线 I2C 接口与主机 MCU 通信。

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