许多方面走到一起，做出有效的可穿戴设备的物联网（IOT）。外形，设计和电源效率是制造设备，不仅做好自己的工作，但很舒适，有吸引力和易于使用是至关重要的。自然诱惑是假设更强大的处理将导致更多的功能。但反过来可以实现的。对电池寿命的影响可以使显然更强大的设备在现实世界中的那么有用。

例如，ARM Cortex-M4提供浮点和数字信号处理(DSP)指令，这些指令应该适合类似物联网设备的面向传感器的可穿戴设备。然而，性能的提高是以更高的平均功耗为代价的——M4在处理数字化传感器数据时提供了大约30%的处理速度，但能耗是基于更流线型M0的设备的两倍。对于一个花费大量时间处理信号的系统来说，这种权衡是有意义的。但是物联网和可穿戴传感器设备往往不具备这些要求。

ARM的Cortex-M处理器比较(来源:手臂)

在其生命的大部分时间里，可穿戴设备不需要完全处于活动状态。即使当你在移动时，运动传感器也会捕捉到很少意料之外的东西。只有当突然发生变化时，它们的输入才需要进一步的工作。这种突然的变化是可以预料到的——例如在靠近胸部的加速计上从吸气到呼气的变化——并简单地触发一个事件来计算呼吸率。或者，它可能是一些更基本的事情正在发生的信号，需要进一步关注并与其他传感器输入进行比较。

关键问题是如何提供每焦耳的最佳性能，从而能够足够快地处理数据以满足应用程序的需求。如果处理输入数据所花费的时间是1.5毫秒而不是1ms，那么在每个采样捕获周期之间可能花费数百毫秒睡眠的系统中，这几乎不可能导致性能问题。因此，更简单的M0可以比M4更节能，而不会损失明显的性能。

yabo国际娱乐半导体的对话框DA14680可穿戴设备的单芯片解决方案配备ARM Cortex-M0

优化后的软件可以进一步提高系统的整体能量性能和速度。这套数据处理的一个关键组件是传感器融合,来自多个传感器的数据值获取渠道的结合和分析获得结果,为系统提供了更详细的信息关于发生了什么在可穿戴,这样就可以进行准确的分类。

DSP和浮点指令可以提高传感器融合算法的吞吐量，特别是在从原型环境(如MatLab)移植算法时。但是，核心算法可以适应运行在以整数为中心的CPU上，如Cortex-M0，从而充分利用其整体较低的功耗。例如Dialog硅平台上的SmartFusion库——这是一个传感器融合软件包，将来自加速度计、陀螺仪和磁电机传感器的数据合并，生成各种矢量，然后可以对这些矢量进行分类，以确定特定的运动模式。智能融合算法确保可穿戴设备始终以正确的方向启动，并适应传感器灵敏度的变化，因此，如果其中一个传感器通过突然运动在短时间内饱和，软件可以暂时支持来自其他传感器的输入。该软件针对M0进行了优化，有助于为动作检测可穿戴设备保持最节能的选择。

更先进的可穿戴设备可能需要支持内置的用户界面或执行重要的后处理，而这些因素可能需要更高吞吐量的处理器管道。但对于许多应用程序来说，在亚博国际官网平台网址正确的软件支持下，M0提供了一种高效的发动机，可用于精确和响应灵敏的可穿戴设备，电池寿命也很长。