在使用 LSM6DSOX 开发一些活动分类模型时，我注意到文档中似乎没有关于特征计算的一些信息。对于某些特征（均值、最小值、最大值，也许更多），原始分量（X、Y 和 Z）以及范数似乎按 1/1000 的比例缩放；同样，范数平方变量似乎按 1/1,000,000 缩放。然而，这似乎不适用于方差或能量等其他特征。
这是基于对从 Unico API 返回的结果的分析。下面我展示了两个打印输出，比较了 Unico 结果和 Python 中的手动特征计算。
最大值：
- Unico results:
- F27_MAX_on_ACC_X F28_MAX_on_ACC_V F29_MAX_on_ACC_V2
- 0 0.003998 0.006924 0.000048
- 1 0.003998 0.006924 0.000048
- Manual results:
- A_X [mg] ACC_V ACC_V2
- 0 4.0 6.928203 48.0
- 1 4.0 6.928203 48.0
活力：
- Unico results:
- F7_ENERGY_on_ACC_X F8_ENERGY_on_ACC_V F9_ENERGY_on_ACC_V2
- 0 0.000273 0.000777 0.0
- 1 0.000273 0.000777 0.0
- Manual results:
- A_X [mg] ACC_V ACC_V2
- 0 273.0 819.0 31941.0
- 1 273.0 819.0 31941.0
有人可以澄清这里发生了什么吗？除了缩放之外，作为这种缩放的一部分，浮点精度似乎也会降低。我搜索了所有我能找到的文档，但没有提到这些比例因子对我来说是显而易见的。请找到描述我的分析的附加代码（带有注释的 Jupyter 笔记本）。在具有 MLC 的 IMU 芯片上进行特征计算时，应用了哪些额外的比例因子？
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