### 特征比对表格
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **A：其包括：由通用处理器配置传感器融合引擎，**<br>《直接公开》 | [0053]段: “For example, in some embodiments, the processor 12 can implement the gesture processing and recognition described herein based on sensor inputs from a motion processing unit (MPU™) 20 (described below). Other embodiments can allow a division of processing between the MPU 20 and the processor 12 as is appropriate for the applications and/or hardware used, where some of the layers (such as lower level software layers) are provided in the MPU. For example, in embodiments allowing processing by the MPU , an API layer can be implemented in layer 13 of processor 12 which allows communication of the states of application programs running on the processor to the MPU 20 as well as API commands (e.g., over bus 21), allowing the MPU 20 to implement some or all of the gesture processing and recognition described herein.” | 对比文件公开了应用处理器（12，相当于通用处理器）可以基于来自运动处理单元（MPU 20，相当于传感器融合引擎）的传感器输入来实现手势处理和识别。通过API层，应用处理器可以向MPU发送API命令，从而配置MPU以实现特定的处理或识别功能。这直接对应于由通用处理器配置传感器融合引擎的技术特征。 |
| **B：所述传感器融合引擎包括用于执行多个传感器数据处理算法中的每一者的专用硬件电路，**<br>《隐含公开》 | [0058]段: “In some embodiments, the MPU 20 can also include a hardware processor or processing block 30. Hardware processing block 30 can include logic, microprocessors, or controllers to provide processing of motion sensor data in hardware. For example, motion algorithms, or parts of algorithms, may be implemented by block 30 in some embodiments, and/or part of or all the gesture recognition described herein.” | 对比文件公开了MPU（20）可以包含硬件处理器或处理块（30），该块包括逻辑、微处理器或控制器，用于在硬件中处理运动传感器数据，并可实施运动算法或手势识别。虽然未明确说明每个算法对应一个专用硬件电路，但本领域技术人员能够理解，为了实现高效、低功耗的处理，在硬件处理块中为特定算法（如传感器融合、手势识别等）设计专用逻辑或电路是常见的硬件实现方式。因此，可以合理推断出该硬件处理块包含了用于执行传感器数据处理算法的专用硬件电路。 |
| **C：其中所述多个传感器数据处理算法包括用于从多个传感器融合传感器数据的算法**<br>《直接公开》 | [0058]段: “Some embodiments can provide a sensor fusion algorithm that is implemented by the hardware processing block 30 to process all the axes of motion of provided sensors to determine the movement of the handheld electronic device in space.” | 对比文件明确公开了传感器融合算法（sensor fusion algorithm），该算法由硬件处理块（30）实施，用于处理所有传感器提供的运动轴数据以确定设备在空间中的运动。这直接公开了用于从多个传感器融合传感器数据的算法。 |
| **D：根据所述配置，将所述通用处理器置于低电力睡眠模式中**<br>《隐含公开》 | [0160]段: “The motion sensors in the device may also be used to control the power management of the system. For example, if it is determined from the motion sensors that the device has been stationary for a long time (and the device is not in a dedicated media playing mode or some other active or predicted data processing state) then the device may enter a lower power state such as a sleep mode.” | 对比文件公开了基于传感器数据（如设备静止）使系统进入低功耗状态（如睡眠模式）的电源管理功能。尽管未明确描述在配置了其他处理单元（如MPU）后主动将主处理器置于睡眠模式，但本领域技术人员结合对比文件公开的电源管理概念和处理器睡眠模式常识，能够合理推断出：为了进一步节省功耗，可以在配置好其他专用处理单元（如MPU）来处理传感器数据后，将主处理器置于低电力睡眠模式。这是一种隐含的技术启示。 |
| **E：响应于来自多个传感器中的至少一者的中断，唤醒外围控制器**<br>《未公开》 | 对比文件中未发现相关内容。 | 对比文件未描述通过传感器产生的中断信号来唤醒外围控制器的机制。其涉及的运动传感器控制（如[0161]段）主要通过用户按下按钮来触发，或通过电源管理策略控制传感器上电，而非传感器主动中断唤醒外围控制器。因此，该特征未被公开。 |
| **F：在唤醒之后，当所述通用处理器处于所述低电力睡眠模式中时，以所述外围控制器读取所述多个传感器中的每一者所产生的数据且将所述数据存储到伴随存储器中**<br>《未公开》 | 对比文件中未发现相关内容。 | 对比文件描述了MPU（20）读取和处理传感器数据，但未明确区分“外围控制器”和“传感器融合引擎”的独立角色，也未提及在通用处理器睡眠时，由一个特定的“外围控制器”组件从所有传感器读取数据并存储到一个专用的“伴随存储器”中。该特征所限定的特定系统架构和操作流程在对比文件中未被公开。 |
| **G：以及以所述传感器融合引擎处理存储在所述伴随存储器中的所述数据，**<br>《未公开》 | 对比文件中未发现相关内容。 | 尽管对比文件公开了MPU（传感器融合引擎）处理传感器数据，但该处理并未与“存储在伴随存储器中的数据”以及“通用处理器处于低电力睡眠模式中”这两个条件相关联。目标专利中“处理存储在伴随存储器中的数据”是特定架构下数据流的一部分，该整体架构在对比文件中未被公开。因此，该特征未被公开。 |
| **H：其中所述配置包括配置所述传感器融合引擎以使用用于执行所述融合算法的所述专用硬件电路来执行所述处理。**<br>《直接公开》 | [0053]段: “… an API layer can be implemented in layer 13 of processor 12 which allows communication of the states of application programs running on the processor to the MPU 20 as well as API commands (e.g., over bus 21), allowing the MPU 20 to implement some or all of the gesture processing and recognition described herein.”<br>[0058]段: “Some embodiments can provide a sensor fusion algorithm that is implemented by the hardware processing block 30 to process all the axes of motion of provided sensors…” | 对比文件公开了应用处理器可以通过API命令配置MPU（20）以实现特定的处理（如手势识别），并且MPU中的硬件处理块（30）可以用于实施传感器融合算法。这直接对应于“配置传感器融合引擎以使用用于执行融合算法的专用硬件电路来执行处理”。应用处理器的配置行为与MPU硬件电路执行特定算法（包括融合算法）的处理行为之间存在直接的因果关系。 |
| **I：其中唤醒所述外围控制器是通过始终接通子系统AOSS来执行。**<br>《未公开》 | 对比文件中未发现相关内容。 | 对比文件未提及“始终接通子系统”（AOSS）这一组件，也未描述任何类似组件负责响应传感器中断并唤醒外围控制器。因此，该特征未被公开。 |
| **J：其中所述通用处理器、所述传感器融合引擎、所述伴随存储器以及所述外围控制器位于芯片上系统SoC的低电力岛状物内。**<br>《未公开》 | 对比文件中未发现相关内容。 | 对比文件描述了集成模块（如MPU）和系统组件（如图9A-9C），但并未引入“低电力岛状物”（low power island）这一特定概念，也未描述将所述多个组件共同置于一个具有独立电源管理、时钟等特性的低功耗区域。因此，该特征未被公开。 |
| **K：其中所述传感器融合引擎是始终接通子系统AOSS的部分。**<br>《未公开》 | 对比文件中未发现相关内容。 | 对比文件未提及“始终接通子系统”（AOSS），因此也不可能公开传感器融合引擎是其部分。该特征未被公开。 |
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