PSOC™ Edge的目标应用
PSOC™ Edge的目标应用广泛，主要集中在需要高性能、高能效的机器学习（ML）技术的边缘计算领域。以下是PSOC™ Edge的主要目标应用：家电和工业设备中的人机界面（HMI）：
PSOC™ Edge系列MCU通过提供硬件辅助的机器学习加速功能，能够降低人机交互的设计门槛，并为终端应用增加情景感知功能，使终端产品变得更加智能和直观易用。
智能家居和安全系统：
在智能家居领域，PSOC™ Edge可以支持各种智能设备的控制和管理，如智能门锁、智能照明、智能安防等。通过集成机器学习算法，这些设备能够更准确地识别用户的行为和环境变化，从而提供更加个性化的服务和安全保障。
机器人：
对于机器人应用，PSOC™ Edge的高性能和高能效特性使其能够支持复杂的机器学习任务，如环境感知、路径规划、运动控制等。这有助于提升机器人的智能化水平和自主能力。
可穿戴设备：
在可穿戴设备领域，PSOC™ Edge可以支持健康监测、运动追踪等功能。通过集成机器学习算法，这些设备能够更准确地分析用户的健康数据，提供个性化的健康建议和运动指导。
其他边缘计算应用：
除了上述应用外，PSOC™ Edge还适用于其他需要高性能、高能效机器学习技术的边缘计算场景，如工业自动化、智慧城市、智能交通等领域。
PSOC™ Edge系列MCU基于高性能的Arm Cortex-M55内核，支持Arm Helium DSP指令集并搭配Arm Ethos-U55神经网络处理器，以及Cortex-M33内核搭配英飞凌超低功耗NNLite（一种用于加速神经网络的专有硬件加速器）。这种配置使得PSOC™ Edge能够在不显著提升功耗的情况下提供强大的计算能力和机器学习加速功能，从而满足边缘计算领域对高性能、高能效的迫切需求。
此外，英飞凌还提供了丰富的开源配套资源和ModusToolbox软件开发平台，以支持PSOC™ Edge系列MCU的开发和应用。这些资源包括硬件设计支持（如评估基板、传感器套件等）、开发工具、软件库和嵌入式实时运行资源文件等，能够为开发者带来灵活而全面的开发体验。 PSOC™ Edge系列MCU在AI计算上非常不错 在可穿戴设备领域，PSOC™ Edge可以支持健康监测、运动追踪等功能 电和工业设备中的人机界 PSOC Edge 内部包含了算法加速单元和高主频核心，集成约1Tops的算力，可以做一些边缘端人工智能的应用 通过提供硬件辅助的机器学习加速功能，PSOC™ Edge系列MCU能够降低人机交互的设计门槛，并为终端应用增加情景感知功能 根据阶梯式需求，涵盖三个系列E81、E83 和 E84，均拥有优化的ML学习能力，适用于物联网和消费电子领域 在智能交通领域可以实现交通流量的智能调度和优化，提高交通效率
根据阶梯式需求，涵盖三个系列E81、E83 和 E84，均拥有优化的ML学习能力，适用于物联网和消费电子领域
适用于智慧城市领域，可以实现城市设施的智能管理和优化
PSoC™ Edge系列微控制器比以往更加智能
SOC™ Edge适用于其他需要高性能、高能效机器学习技术的边缘计算场景，如工业自动化、智慧城市、智能交通等领域。 Psoc EDGE优异的算力，非常切合Ai边缘计算相关的应用。并且提供完善的模型转换生态。 PSOC™ Edge是赛普拉斯（Cypress）公司推出的一款高度集成的嵌入式系统解决方案，旨在简化复杂系统的设计和开发。PSOC™ Edge的目标应用非常广泛，涵盖了多个行业和领域。
主要还是智能家居设备：如智能灯泡、智能插座、智能门锁等。
其实应用一般还是可穿戴设备：如智能手表、健康监测设备等。
目标应用可以应用在音频设备，如无线耳机、智能音箱等。
可以考虑用于工厂自动化和机器人控制。
有很多可以用于连接各种工业传感器，如温度、压力、湿度传感器等。
电机控制：用于驱动各种类型的电机，如步进电机、伺服电机等。
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