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。
小拇指
大拇指
中指（后来用了食指方便）
1 u6 r8 l2 g) E2 \. w1 s% F" o" ?+ k没有指头（空置）
0 i. s2 p# @3 Z7 U% V- e- h
因此我们利用多分类神经网络来实现判断功能。
; n" P* X4 N3 ^4 j3 a0 k( p

1. 
   
2. int i = 0;
   ; [/ l$ j/ O( G- x
3. void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim)
   # F( \5 j! X9 y# a( S
4. {
   
5.     maxim_max30102_read_fifo(&red,&ir);
   0 i* n1 E# G- [6 C6 J
6.     printf("%ld ",ir);
   
7.     i++;
   
8.     if(i==128)
   
9.     {
   ; _9 t) F( _3 ~* {3 ~( T
10.       i=0;
    
11.       printf("\n");
    
12.     }
    
13. }

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信号的输入部分则和上期一样，100HZ的采样率，128的采样长度。
' M6 F# V$ _5 q- k


2 F' i- y0 h9 K7 e8 }创建一个n-Class n分类神经网络。



其他设置都和上期的保持一样，使用通用一轴传感器。



  V+ a: ^6 a1 }: ^$ c4 J* V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）
; L' o, R6 }# w9 b9 g

2 U- T) D! g$ M0 t) n1 I
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。


6 U+ f5 {, M8 J% ^5 J
; o0 \/ @$ ]7 X8 k; \7 ~; [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)。
# |' u  o" h7 q' x7 r' F& }
: `- [8 L3 S8 j/ e, U' n/ b
  c- o0 {" T% n+ p
训练好我们的模型，这里可以关注各指标。
8 Z* _9 U  M- P9 R
% h' h& u  \. q. C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。



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。


4 ?7 }7 L3 e) k0 p  w
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！
; s" p" ]$ N# c
怎么导入文件请查看这篇文章。
8 X  _- E3 y  s1 `* X


$ v; i, f  l7 o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。
( u% l8 B& H) R5 M6 x2 C
6 l* n0 G8 n/ Q) X! [: A* s; I$ P
9 z3 U/ R: @7 |1 \8 ^1 A' W& E
, N& {4 l( v, c: I; E0 t2 s  F8 h

1. neai_classification_init(knowledge);

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6 S! b) G  c: y, s初始化的时候，需要以这个数组为参数。

! E( g+ d. u1 A之后我们在定时器中，采集到128个数据之后进行预测。

. v: k9 K: j8 Z" l2 Y

1. float IRD[128];
   ' R3 v5 k" j  ?+ x" F
2. int i = 0;
   2 ?, X! K4 r5 G% L  j
3. int LeranTime= 0;
   
4. const char *id2class[CLASS_NUMBER + 1] = { // Buffer for mapping class id to class name
   
5.   "unknown",
   
6.   "zhongzhi",
   + s1 j2 W) L% @9 m2 t  f
7.   "Error",
   
8.   "xiaomuzhi2",
   $ [; M4 T1 z+ a$ Z- [4 C
9.   "damuzhi",
   
10. };
    $ z! z1 k0 n: v# N
11. float Output[4];
    : h0 P& U+ `! c# h2 e- p6 h3 i
12. void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim)
    ) [9 ~2 ]+ k+ V# y/ T
13. {
    
14.     uint16_t yuce;
    
15.     maxim_max30102_read_fifo(&red,&ir);
      Y! V( I0 F2 d# T# y/ G* x. `
16.     IRD = ir;
    & s% k8 Q2 h+ A* X' [3 V3 n
17.     i++;
    5 [$ p6 h4 ]; V
18.     //printf("%d ",ir);
    ) H, \' M/ @1 Z! V3 c
19.     if(i==128)
    7 E1 _$ [/ \; X' |% K3 o
20.     {
    
21. 
    * @, j- N+ ]7 ?
22. 
    
23.       neai_classification(IRD,Output,&yuce);
    
24. 
    
25. 
    # S. {# ?* `0 N+ O
26.       printf("\n\n\n");
    5 x' ^' Y: {# M; r" a4 e4 B
27.       printf("zhongzhi:%.2f\r\n",Output[0]);
    
28.       printf("Error:%.2f\r\n",Output[1]);
    
29.       printf("xiaomuzhi:%.2f\r\n",Output[2]);
      e4 `$ j0 a2 l' e" E
30.       printf("damuzhi:%.2f\r\n",Output[3]);
    8 n$ \/ o9 Q& E/ G) S7 N$ ?) b# q
31.       LeranTime++;
    
32.       i = 0;
      ]- @3 D' C( r+ D/ Z  r$ X& p
33.     }
    
34. }

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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。

* W# z" \% F+ `4 f, Z
, ^0 y( @* @' e( f; `
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。

# L, @: m$ Y/ {; |

当我们放上中指的时候，检测到中指的概率是最大的。
. Q! x9 H. D% B5 b+ I( I3 F

! _1 b" n0 \( m: v; h# W
小拇指也是可以正常的检测。



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