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）
没有指头（空置）

因此我们利用多分类神经网络来实现判断功能。

1. 
   
2. int i = 0;
   
3. void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim)
   
4. {
   
5.     maxim_max30102_read_fifo(&red,&ir);
   
6.     printf("%ld ",ir);
   
7.     i++;
   
8.     if(i==128)
   
9.     {
   
10.       i=0;
    
11.       printf("\n");
    
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。



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。



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）



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。



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)。



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。



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。



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！

怎么导入文件请查看这篇文章。



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。

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。

1. float IRD[128];
   
2. int i = 0;
   
3. int LeranTime= 0;
   
4. const char *id2class[CLASS_NUMBER + 1] = { // Buffer for mapping class id to class name
   
5.   "unknown",
   
6.   "zhongzhi",
   
7.   "Error",
   
8.   "xiaomuzhi2",
   
9.   "damuzhi",
   
10. };
    
11. float Output[4];
    
12. void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim)
    
13. {
    
14.     uint16_t yuce;
    
15.     maxim_max30102_read_fifo(&red,&ir);
    
16.     IRD = ir;
    
17.     i++;
    
18.     //printf("%d ",ir);
    
19.     if(i==128)
    
20.     {
    
21. 
    
22. 
    
23.       neai_classification(IRD,Output,&yuce);
    
24. 
    
25. 
    
26.       printf("\n\n\n");
    
27.       printf("zhongzhi:%.2f\r\n",Output[0]);
    
28.       printf("Error:%.2f\r\n",Output[1]);
    
29.       printf("xiaomuzhi:%.2f\r\n",Output[2]);
    
30.       printf("damuzhi:%.2f\r\n",Output[3]);
    
31.       LeranTime++;
    
32.       i = 0;
    
33.     }
    
34. }

复制代码

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。



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。



当我们放上中指的时候，检测到中指的概率是最大的。



小拇指也是可以正常的检测。



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