用该传感器判断是食指还是中指还是其他指头。

对于我们的三个指头（5个也好）本质上是一种多分类网络问题，我们将输入信号划分成不同的分类。
# [) k5 c7 k9 H  Z5 t7 t% I小拇指
大拇指
中指（后来用了食指方便）
没有指头（空置）

/ E8 X2 x* [4 g$ y因此我们利用多分类神经网络来实现判断功能。

1. 
   & v. ~7 J$ ~, c7 G3 P
2. int i = 0;
   
3. void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim)
   
4. {
   7 N2 \) z0 |% Q1 i  u% R8 X
5.     maxim_max30102_read_fifo(&red,&ir);
   
6.     printf("%ld ",ir);
   . m4 H3 T  R6 y/ C: \9 u9 b7 K
7.     i++;
   
8.     if(i==128)
   - n2 E+ d0 T% p+ ?% g2 R
9.     {
   5 R# L4 o. F- ]3 [7 V. A
10.       i=0;
    
11.       printf("\n");
    $ N/ ]: x1 Q0 J3 g- |0 G5 U
12.     }
    
13. }

复制代码

信号的输入部分则和上期一样，100HZ的采样率，128的采样长度。

" A% S4 \! l& c5 u% f$ L

创建一个n-Class n分类神经网络。
! d3 l. u1 R; P


其他设置都和上期的保持一样，使用通用一轴传感器。

, i! [2 F- k8 N
, F3 D' u4 q5 x+ a. s
2 N1 q% h  Y* @3 @0 m, p但是信号输入的地方，我们利用串口导入各个类别的数据（这里是不同的指头）
; [* c' g( X6 M! k; @) N; S* |. a


需要注意的是，这里的标签即代表着我们的分类，不像之前那样子可以一个类别下面可以使用多组数据。

4 b: X: g5 o: M6 s. t
1 B* q& {8 q$ d9 k$ u8 y' ?
5 D' J  x) K4 E' h训练我们的模型，这里可以选择我们的分类（其实这里我觉得要是把某组数据能添加到某个分类就好了，这里让我研究一下)。
" S1 D* P+ P, G" P% s
) H/ Q- K4 `8 |4 B. f( R2 @* M- ?0 _
. S* ^' s4 ?) h1 y' a
训练好我们的模型，这里可以关注各指标。

接着就是验证我们的模型，验证的过程可以参考文章开头的视频。

- t. H; M  O! r9 U3 A4 v

部署完我们的模型之后，查看生成的.ZIP文件，其中相比于异常识别多了一个knowledge的头文件。
  J& \$ i6 l9 ^# ~9 W3 r


这里我们需要libneai.a以及两个.h文件

STM32中用机器学习实现正确率99.95%的心率异常检测！
" {( _8 {- }) w6 d
怎么导入文件请查看这篇文章。



! f9 p. v( S2 z' O6 D! I, w& @初始化函数中，我们需要导入一个数组，这个数组就定义在knowledge.h这个文件中。
* i: G/ ?/ B( {; \3 @1 a
1 _6 f1 |& C( H5 q' ^9 T6 a

6 ]9 x* j: I+ E6 n' I' b4 a, Y

1. neai_classification_init(knowledge);

复制代码

初始化的时候，需要以这个数组为参数。

之后我们在定时器中，采集到128个数据之后进行预测。
$ s8 D# q/ X& C& o
* J, h( |) k* h) |* ^/ d: L* r/ P

1. float IRD[128];
   
2. int i = 0;
   ( d; N' k$ h7 ^& J# W& |
3. int LeranTime= 0;
   * D4 \* M" ?( J" S
4. const char *id2class[CLASS_NUMBER + 1] = { // Buffer for mapping class id to class name
   6 y. f9 L4 x- N' _) n
5.   "unknown",
   
6.   "zhongzhi",
   
7.   "Error",
   
8.   "xiaomuzhi2",
   
9.   "damuzhi",
   # Z& Y% x) r# @; v8 G  T+ e
10. };
    + ~; V+ K  u$ k) Q" T
11. float Output[4];
    
12. void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim)
    8 [# g3 F7 y5 ?% F3 _+ z
13. {
    * h, p$ s& u/ @1 t1 ]  `# N( {
14.     uint16_t yuce;
    $ ^/ K! \5 }1 q! ?) @# C; S/ m  ^
15.     maxim_max30102_read_fifo(&red,&ir);
    & c1 O" t/ Q4 R% L) V
16.     IRD = ir;
    
17.     i++;
    
18.     //printf("%d ",ir);
    
19.     if(i==128)
    " J" S% T$ Y; n  s
20.     {
    2 z: @; }, v6 p9 w8 ~8 ^
21. 
    0 ]# S+ R; Z2 B3 N7 M; b
22. 
    
23.       neai_classification(IRD,Output,&yuce);
    
24. 
    
25. 
    
26.       printf("\n\n\n");
    0 }0 y  Z5 _9 u$ s# E" T2 v( y
27.       printf("zhongzhi:%.2f\r\n",Output[0]);
    * z6 x8 F# D* v' H0 K" |, d
28.       printf("Error:%.2f\r\n",Output[1]);
    
29.       printf("xiaomuzhi:%.2f\r\n",Output[2]);
    3 g9 R7 f6 C2 `3 |- M4 e
30.       printf("damuzhi:%.2f\r\n",Output[3]);
    3 O/ S# Q* a( P8 b% K4 r) u# @: e
31.       LeranTime++;
    0 Y- e) n; {9 v( q7 L* T
32.       i = 0;
    5 t- |5 S% f$ I7 r: x1 o2 e$ @; K, |
33.     }
    
34. }

复制代码

: D# D4 ]' |/ O这里的 预测函数有三个参数，第一个参数是输入数组，第二参数是输出数组，输出数组中包含着对于各个分类的参数预测值，第三个参数输入一个指针，这个指针会指向预测最大值的索引。



! \" m: C) p4 T烧入我们的代码，可以看到，空置的时候，Error的预测值是最大的。

0 b4 B% X3 j" \8 ^: p& F
0 u8 N/ p- Q& A4 f1 j; t3 Y0 M# n
当我们放上中指的时候，检测到中指的概率是最大的。


6 c9 @# [5 h6 Q- b9 F) A
/ X  E2 I) l$ y小拇指也是可以正常的检测。

* [$ _- O" o  `: j* c% t: W6 ^
- @, _7 J/ z6 P
转载自：电路小白
) C6 Q# r  i! _如有侵权请联系删除

" `3 x  w& J7 R+ B% X) R! x0 W

% ?4 V) s/ w3 m# B
4 F8 Y) r, x' }" E% H/ T3 H