机器学习核心
LSM6DSV16X 嵌入了一个专用的机器学习处理核心，提供系统灵活性，允许将一些在应用处理器中运行的算法移至 MEMS 传感器，从而实现功耗持续降低的优势。
机器学习核心逻辑允许识别数据模式（例如运动、压力、温度、磁数据等）是否与用户定义的类别集匹配。典型应用示例包括活动检测，如跑步、步行、驾驶等。
LSM6DSV16X 机器学习核心处理来自加速度计和陀螺仪传感器的数据模式，但也可以使用传感器集线器功能（模式 2）连接和处理外部传感器数据（如磁力计或压力传感器）。
输入数据可以使用专用可配置计算块进行滤波，该计算块包含滤波器和在用户定义的固定时间窗口内计算的特征。计算的特征值和滤波后的数据值也可以通过 FIFO 缓冲器读取。
机器学习处理基于逻辑处理，由一系列可配置节点组成，这些节点以"if-then-else"条件为特征，其中"特征"值与定义的阈值进行评估比较。
LSM6DSV16X 可配置为同时独立运行多达 4 个决策树，每个决策树可生成多达 16 个结果。节点总数可达 128 个。
机器学习处理的结果可在专用输出寄存器中获取，应用处理器可随时读取。
LSM6DSV16X 机器学习核心可配置为在结果发生变化时产生中断。