Augmenter l'intelligence en périphérie IoT grâce à des microcontrôleurs analogiques intelligents à auto-étalonnage

28 septembre 2020 //Par Bill Giovino de Digi-Key
Augmenter l'intelligence en périphérie IoT grâce à des microcontrôleurs analogiques intelligents à auto-étalonnage

À mesure que les applications Internet des objets (IoT) gagnent en sophistication, les concepteurs de points d'extrémité Internet industriel des objets (IIoT) doivent prendre en charge des calculs plus complexes en périphérie. L'edge computing sur les données des capteurs de points d'extrémité est un moyen pratique de réduire les goulets d'étranglement réseau vers le concentrateur IIoT. Cela permet de réduire le trafic réseau tout en diminuant la charge de calcul au niveau du processeur du concentrateur principal. Toutefois, cette approche présente des inconvénients.
Une application périphérique IIoT courante est par exemple le traitement des données périodiques des capteurs CAN (convertisseur analogique-numérique). Pour les données analogiques haute précision, le traitement mathématique, l'interprétation et l'interpolation de centaines de points de données CAN peuvent charger considérablement le processeur hôte périphérique, ce qui peut avoir un impact sur les performances de l'ensemble du réseau. De plus, les CAN haute précision peuvent nécessiter un auto-étalonnage dans le micrologiciel du microcontrôleur hôte du point d'extrémité IoT, ce qui peut retarder tout traitement périphérique tant que l'étalonnage n'est pas terminé.

Company: 
Bill Giovino Digi-Key

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