能量采集带来了全面提高微控制器效率的要求

式方法是非常浪费的。

　　如果让系统使用较高能量的睡眠状态来处理I/O，一旦超过阈值便可以快速唤醒处理器内核，从而确保对随机中断做出更快的响应；但是这些模式可能消耗能量库，使得处理器没有足够的功率来响应。但是，我们有可能可以结合深度睡眠模式的长处，而仍然对关键输入作出快速响应。

　　有些超低能量实时时钟设计可以检测外部事件，例如硬件中断引起的问题或比较器感测到的输入电压变化。当检测到外部事件时，系统可迅速转向唤醒状态，不会因为执行轮询策略而引起功率损失，并且最大限度地延长了系统处于深度睡眠模式的时间。

　　在处理软件时，重要的是确保每个时钟周期可以实现最高工作量。在传递给用户与/或云端之前，许多IoT传感器应用需要使用信号处理算法来检测问题和预处理数据。这不仅要求使用32位处理器架构而不是8位处理器架构（因为32位处理器只需更少的周期便可处理这些数学运算），而且要求采用全面支持定点和浮点信号处理指令的架构。用于浮点运算的硬件支持，可以确保在减少很多的周期内完成运算，从而允许内核快速返回到更节能的睡眠状态，进一步降低总体系统级能耗。这种要求组合需要选择ARM Cortex-M4F这样的处理器，也就是Ambiq Apollo系列所采用的处理器。

　　由于能效提升从系统级降低到低电压水平的电路运作，将电压控制推动到极限，使得能量采集能够成为物联网日益广泛的传感器设计的可行选择。