首先我的数据并没有做任何任何的处理，本来我是打算加一个直流滤波的，首先是效果不太好，其次是我都用上机器学习了我为什么还要自己处理数据？机器学习本事的目的就是节约我们的脑子，利用机器来提取特征，而不是我们自己去提取特征（直流偏置本身也是一种特征），就算我的信号有其他的误差，我们可以处理一下提高分辨度，但是！对于机器而言，这些本身就是他的特征，我们只需要告诉机器，哪些特征是对的，哪些特征是错的！

训练模型方面，我们使用MAX30102每10ms采样一次，每128次采样作为一组数据上传。
! g; _6 _. p8 x

1. int i = 0;
   
2. void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim)
   
3. {
   * O  k( }- ]: j. X  z
4.     maxim_max30102_read_fifo(&red,&ir);
   
5.     printf("%ld ",ir);
   
6.     i++;
   
7.     if(i==128)
   / o, S6 v/ D# E7 U, W/ S
8.     {
   ( w$ \8 u. ]/ j& W. z
9.       i=0;
   
10.       printf("\n");
      B# H+ v& O- \0 G8 D' n+ q3 S9 P
11.     }
    
12. }

复制代码

1 Y+ l9 q/ o& I9 @6 S" \9 L- {这里我们不对数据进行任何处理，因为既然我们选择了机器学习就是为了节省我们对于数据的处理，节省对于特征的提取。

模型训练
4 b# r* V/ Y5 \% U我们打开NanoEdge AI Studio,这次的项目我们选择异常检测。
) t* ^1 t" i' v8 F; u; {* C
& n5 j4 q4 |( p% k! {
4 Y9 U- ]) y; y" c2 m2 H4 G) _' [9 n, g
: @$ }+ b8 p7 _/ `

5 r' B/ f5 @0 m0 y3 C: q传感器选择通用传感器，轴数为1，芯片型号选择自己所需要的芯片型号。



Regualr signals 常规数据
/ d  ]" C; ]+ V4 T' p( Q. ^Abnormal signals 异常数据

. J8 `) ~9 }# R9 S+ Q- @3 b4 R; R我们通过串口（USB）分别导入正常的信号和异常的信号。

5 S5 B  L9 F/ |" @

* N: w2 ^" V0 p9 B9 Z
( z% A% z6 k( j1 r
数据集尽可能多且广泛并且经典。


" |2 a) r! H% ]/ y; h3 \
# L0 F. g9 }. K- K我们总共导入了两百组信号，这些信号包含了大拇指，中指以及稍微靠前的位置和稍微靠后的位置，保证数据集的范围足够的广泛。


" S* e0 F. g0 i+ g4 j; `/ f0 P
' [4 q' X6 n. r& ~. l# w异常信号就非常简单，我们放在那里空置信号，晃动信号这里我放在那里测了总共三百多组（打游戏打忘记了）。

/ A% k" ]) u( Q1 Z/ D4 `然后利用这两组信号进行训练。
5 `/ R8 H- [. X: W9 l) a

5 W8 e+ ~- q7 h5 B# }# G$ d7 g8 u1 ~
我们将异常信号和正常信号全部选上，之后进行训练。


* N- H: h( _" w$ ^  ~- Y/ W0 [1 X
之后查看训练详情，等待模型训练完成。


/ q) b, C) r8 d3 i
可以看到，训练完的模型无论是准确率还是RAM大小Flash大小，都相当的合适，接下来我们测试一下我们的模型。



这边可以查看训练过程中的模型。

, Y/ b3 x* C6 `+ Y4 l: A5 K1 b4 E+ C

验证我们的模型。

1 _. T" \  }% K; p0 E0 X5 v0 ?* c/ T

  C. [$ q# W9 p1 W7 _5 U6 N这里需要注意的是，我们第一次导入数据会先进行训练，异常检测需要有一个学习环节。

& J0 V9 M7 }) _& m- ^) k官方的手册中推荐了至少十组正常数据进行学习。
( m& n8 ?, m: [9 X
  A. D  u6 r; Y* ^- W1 w

我录了21组正常数据进行学习。

. U3 A0 G3 P4 Q: t然后就可以对模型进行验证。
( k* f" \6 j4 B. v; D. U

4 @. }! p$ k- I( a( _
: W. k7 e# E4 g" }0 I  V
( W5 [1 A, f$ b部署我们的模型，其中需要他的.a文件和.h文件。



这里我们需要使用CubeIDE来编程。因为这里的.a文件是静态文件，静态文件使用keil编程有点麻烦，需要安装GCC编译器，STM32CubeIDE集成好了可以编译.a文件。
* a9 P2 T0 l6 }
- m6 [4 A; ~* y" {

在属性中添加静态库的路径。
# L! @3 f2 H1 s* S7 Z


在库中添加路径，我们的.a文件是libneai.a，这里需要省略lib和后缀.a
4 k* f+ A6 F: m8 q2 C
9 o8 m+ x! d+ P3 P, ~. v

! {6 v8 q% k9 r, g; o) I导入NanoEdgeAI的库函数。



  N9 i; b9 n  v( o+ }& x可以看到这里有三个函数，初始化函数，学习函数以及预测函数。
  r% [6 I; }9 L7 z% O
  K: X% x" P, t0 b9 A

1. enum neai_state MyState;

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1 V% Q9 Q7 h% @! g& j, r; G定义一个枚举变量用来存放标志位。
- ^2 h5 F) C" X

1. MyState  = neai_anomalydetection_init();//初始化

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+ @; g7 g; Z- i# x8 }2 E初始化我们的模型。
$ T! T. g- i, W" l- K. F6 a

1. float IRD[128];
   
2. int i = 0;
   
3. int LeranTime= 0;
   
4. void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim)
   
5. {
   
6.     uint8_t yuce;
   $ Q0 p7 m( w% E& X5 `/ n
7.     maxim_max30102_read_fifo(&red,&ir);
   ; k* x/ ^' d1 [1 M: h
8.     IRD[i] = ir;
   
9.     i++;
   
10. 
    
11.     if(i==128)
    
12.     {
    3 n# Y# m7 }1 b2 ^" q6 T
13.       if(LeranTime<10)
    
14.       {
    
15.         HAL_GPIO_TogglePin(GPIOF, GPIO_PIN_9);//LED翻转
    " f# t- `* I0 z3 s6 l% J) g4 f
16.         neai_anomalydetection_learn(IRD);
    $ Z! x2 p4 J' y. {5 D, S
17.       }
    0 }) Y& D/ X7 v  G' Q8 J
18.       else
    $ z& U' O& }+ f( a
19.       {
    2 E- z/ J- B' w% @) L. V/ j/ q7 t
20.         neai_anomalydetection_detect(IRD, &yuce);
    
21.         if(yuce>80)
    ) s8 t3 z1 [0 z) e: \
22.         {
    
23.           HAL_GPIO_WritePin(GPIOF, GPIO_PIN_10, 1);
    
24.         }
    
25.         else
    2 e0 h  |( u/ ^. j" |
26.         {
    
27.           HAL_GPIO_WritePin(GPIOF, GPIO_PIN_10, 0);
    
28.         }
    
29.       }
    - v9 N+ o2 S" R3 p* Q
30.       LeranTime++;
    6 T" g  Y, ]! K. z8 G4 Q) E4 R$ m4 V, e2 i
31.       i = 0;
    
32.     }
    ; L2 z( t- [* T( T
33. }

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4 h: u: z* \) L3 M9 j
7 y5 x/ D# N' N# o9 \我们在定时器回调函数中调用，上电之后前十次为学习阶段，之后对测量值进行预测，当预期值>80即认为状态正常，则灯灭。
如果预期值<80则报警灯想起。



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