光學測量超越了標準的半導體技術。為了進行這種類型的測量，需要一個光學測量工具箱。圖1所示為光學測量的典型信號鏈。需要使用光源（通常是LED）來生成光信號，它可能由不同的波長組成。幾種波長組合在一起，可以實現更高的測量精度。還需要使用一系列硅或鍺傳感器（光電二極管）將光信號轉化為電信號，也稱為光電流。光電二極管在響應光源的波長時，必須具備足夠的靈敏度和線性度。之后，光電流必須被放大和轉換，因此需要高性能、節能、多通道模擬前端，以控制LED、放大和過濾模擬信號，并按照所需的分辨率和精度進行模數轉換。

為了弄清MEMS陀螺儀噪聲特性與其對系統關健特性的影響之間的關系，第一步常常是要對系統工作原理有一個基本了解。圖1是一個運動控制系統架構示例，其中關健的系統元素被拆分為多個功能模塊。此類系統的功能目標是為對慣性運動敏感的人員或設備創建一個穩定的平臺。應用實例之一是用于自主駕駛車輛平臺上的微波天線，車輛在惡劣的條件下機動行駛，車速可能會引起車輛方向突然變化。若不能實時控制指向角度，當發生此類慣性運動時，這些高指向性天線可能無法支持連續通信。

當傳感器未在使用時，如果應用對傳感器周期供電以節省電能，噪聲與功耗的關系會大不相同。這種差異來源于建立時間，這可能讓有些人大吃一驚。在需要對一組連續數組的傳感器數據求均值以達到關鍵不確定性條件的應用中，填充該數組所需的時間會直接影響總建立時間。例如，ADXL355數據手冊中的艾倫方差曲線表明，0.01秒的均值時間會將其不確定性降至100 μg以下。要在低功耗傳感器中實現類似水平的不確定性，所需均值時間將比ADXL355長81倍，因為均值濾波器的降噪幅度與均值時間的平方根成比例。

當MEMS慣性測量單元(IMU)用作運動控制系統中的反饋傳感器時，必須了解陀螺儀的噪聲情況，因為它會在所監視的平臺上造成不必要的物理運動。根據具體情況，針對特定MEMS IMU進行早期應用目標噪聲估算時需要考慮多個潛在的誤差源。在此過程中需要考慮的三個常見陀螺儀特性為其固有噪聲、線性振動響應和對準誤差。圖1的簡單模型顯示了會影響各誤差源評估的幾個特性：噪聲源、傳感器響應和濾波。此模型給出了對這些特性進行頻譜分析所需的基準。