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XVII

IOT

MEDICAL 11 - SETTEMBRE 2016

struzioni compatibile a quello dei DSP, un ADC a otto

canali con risoluzione di 12 bit e velocità di 200 kSps e,

inoltre, un convertitore dc/dc che consente di ammet-

tere l’alimentazione da 1,7 fino a 3,6 V. L’nRF52832

è compatibile con i precedenti modelli nRF51 ed

nRF24xx e integra a bordo anche tre SPI, due I2C, una

Uart, un motore AES e 32 GPIO.

Sub-GHz e Bluetooth Smart

Silicon Labs

ha iniziato la distribuzione dei nuovi mi-

crocontrollori EZR32 con architettura a 32 bit e tran-

sceiver integrato con frequenza selezionabile da 142

fino a 1050 MHz, particolarmente adatti per realizzare

reti locali senza fili a basso consumo nella fascia della

radiofrequenza ISM Sub-GHz. Sia il core MCU che il

transceiver sono di tipo Ultra-Low Power con modalità

di gestione dei consumi specifiche per ogni task di ela-

borazione, trasmissione, ricezione o standby. Ci sono

due SoC con MCU ARM Cortex-M3 nell’EZR32LG op-

pure con l’ARM Cortex-M4 nell’EZR32WG, entrambi

con clock di 48 MHz e consumo di 211 μA/MHz e,

inoltre, per entrambi la dotazione di memoria a bordo

consiste in 32 kByte di RAM e 256 kByte di Flash. Il

transceiver ha una sensibilità in ricezione di -133 dBm

e una potenza di trasmissione di +20 dBm e viene af-

fiancato da un ADC con risoluzione di 12 bit e velocità

di 1 MSps e da un DAC sempre a 12 bit da 500 kSps,

oltre che da un motore crittografico AES con chiave

da 128/256 bit e da un’ampia dotazione di interfacce

fra cui due Usart, due Uart, due I2C, una USB e fino a

41 GPIO. Nuovo è il modulo BGM111 della famiglia di

SoC Blue Gecko che la società ha preparato per aiutare

gli OEM a integrare i transceiver Bluetooth Smart in

qualsivoglia soluzione IoT, semplificando la realizzazio-

ne dei nuovi “oggetti” per le applicazioni indossabili

medicali, agonistiche e per il fitness nonché per la dia-

gnostica automotive e per la domotica. In questo SoC

c’è un core ARM Cortex-M4 con consumo di 59 μA/

MHz e un transceiver Bluetooth 4.1 che consuma 7,5

mA in ricezione e 8,2 mA in trasmissione, uniti a 32 kB

di memoria RAM e 256 kB di Flash.

Bluetooth Smart, 6LoWPAN e ZigBee

Texas Instruments

ha introdotto una piattaforma di

microcontrollori a bassissimo consumo pensati per le

applicazioni IoT e in particolar modo per i dispositivi

indossabili sia medicali sia per il fitness o per il coman-

do gestuale. I nuovi SimpleLink sono Ultra-Low Power

(ULP) perché indirizzati ai dispositivi con alimenta-

zione o da sorgente di energy harvesting oppure da

cella con dimensioni millimetriche in grado di durare

almeno una decina di anni. La caratteristica che li con-

traddistingue è di essere multi standard perché a bordo

integrano i supporti per le comunicazioni wireless Blue-

tooth Smart (4.1), 6LoWPAN e/o ZigBee RF4CE con

una velocità massima di trasferimento dati di 5 Mbit/s.

Il core di questi MCU è ARM Cortex-M3 a 32 bit con

clock di 48 MHz e a bordo integrano di serie anche 8

kByte di memoria RAM, 128 kByte di Flash e un ADC a

12 bit con velocità di 200 kSps su ciascuno degli 8 cana-

li. I primi dispositivi di questa serie sono il CC2650 con

il supporto per Bluetooth Smart, 6LoWPAN e ZigBee

RF4CE, il CC2640 per Bluetooth Smart, il CC2630

con i supporti per 6LoWPAN e ZigBee, il CC2620 con

ZigBee RF4CE e il CC1310 che ha la banda sintoniz-

zabile da 315 fino a 920 MHz e si può adattare a tut-

te le reti Sub-GHz. In tutti è stata cercata la massima

semplicità d’installazione e configurazione per aiutare

gli sviluppatori a realizzare rapidamente dispositivi ef-

ficienti e competitivi anche grazie ai kit di sviluppo ed

emulazione completi di libreria di esempi già testati e

pronti per l’ingegnerizzazione.

Fig. 4 – Silicon Labs ha progettato il SoC BGM111

con MCU ARM Cortex-M4 e transceiver Bluetooth

4.1 per aiutare gli OEM a integrare i dispositivi Blue-

tooth Smart nelle applicazioni IoT indossabili

Fig. 5 – La nuova famiglia dei microcontrollori a con-

sumo ultra basso Texas Instruments SimpleLink è

pensata per i dispositivi indossabili di IoT per il me-

À