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！

% Q) h3 ]: u% v' {* `- Y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。
4 j* y$ @6 j" [& n4 \
( A& Q9 z: N2 @6 g

1. int i = 0;
   
2. void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim)
   
3. {
   
4.     maxim_max30102_read_fifo(&red,&ir);
   3 b5 [: [6 g& g& x. L. G( h. o
5.     printf("%ld ",ir);
   
6.     i++;
   2 b, b- A  \! m- {% }/ m
7.     if(i==128)
   - f  z! z( \5 u3 X  z8 L
8.     {
   4 @$ O, K/ U* C
9.       i=0;
   & P2 G- F, c2 i/ B. u; ?$ r
10.       printf("\n");
    / `- b# k. x: N
11.     }
    % t4 l  q. K6 j: s  r+ ^  h1 n
12. }

复制代码

9 C) _- j& P+ W# Y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。
; t  K. R4 p+ `
7 p# B2 i/ ~; i: Z( a. X! E; m模型训练
我们打开NanoEdge AI Studio,这次的项目我们选择异常检测。


: |5 i* B: N( }+ k( N

, @, [5 s1 x& K: U) p
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。
4 d% R: e7 I, Z1 u# b
" J2 {, u2 V$ @

Regualr signals 常规数据
1 l% A1 I4 i& ]; _* I# V+ gAbnormal signals 异常数据
; F2 I, h4 h4 f" ~
我们通过串口（USB）分别导入正常的信号和异常的信号。
; L  [* C9 V9 p" K+ N7 \1 M( I


5 f/ ^4 F4 q! u

. o8 _' p" D% O5 X) R数据集尽可能多且广泛并且经典。

) J- \; i0 r; v8 N* D) b

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。
% _% ?7 O. v2 A# q
( s1 w! P: k" h1 m

1 {: Z- H1 z' r- w* |. r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）。
  h  R0 j7 f  }# [$ ^+ d5 D6 G* e
3 [% E1 A1 Z% k3 \" n然后利用这两组信号进行训练。

- p3 S, i" d5 ^

我们将异常信号和正常信号全部选上，之后进行训练。
/ `% \% m; ]/ w4 g' N

8 J/ b6 F) M+ J) I+ Y" I
" s9 r' s7 P& n( E3 h0 D之后查看训练详情，等待模型训练完成。
. J1 {; |1 u! q; [, r  V

3 ]3 l& h9 a5 `! y7 V
7 z: x) ~9 \* {  E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。



+ @5 E, T: h( G9 @" C  ?这边可以查看训练过程中的模型。



验证我们的模型。



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。

2 t8 q6 k: A& Q9 D5 Y官方的手册中推荐了至少十组正常数据进行学习。
) a' G. |9 L! X5 U
5 C) P# @# L5 {* ^3 }
, w( h& x9 b# X; b- D# O
# h0 P, ]: j) l- R* I- k- p- k我录了21组正常数据进行学习。

. Z/ q7 c. I% z: c" t) I# m然后就可以对模型进行验证。
. y. }0 N! @8 q5 j6 c5 y



部署我们的模型，其中需要他的.a文件和.h文件。

4 }* @& A' D* M8 q! ]

: g) |0 e# u! u: ?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。

. F9 |. q8 d7 Z" J: ~
. t  c& L9 t1 l& v4 D; j9 x9 a
7 P  K+ K! k( U. U& J! C8 a  Z  e1 |在属性中添加静态库的路径。
4 i2 G; A0 |' ~( \2 x3 a/ t7 e
+ E+ k+ P6 z9 F' }
; k* Y& a% H, E
( A$ r" W6 p5 s3 K1 Y# W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
  K; T' x3 {/ B* T1 z/ m1 r% y0 G. v
" Y; X! ]2 }* |% A
) J* z; `3 }- F6 b7 ~6 ?
; \$ E0 [& ~! i0 ^3 n% S0 v& R导入NanoEdgeAI的库函数。



! p1 ^! ~. q- d4 L! k8 e  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。
/ c( E3 r" p: L6 ~

1. enum neai_state MyState;

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定义一个枚举变量用来存放标志位。
4 D0 J5 ]; t# B( {( r4 K

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

复制代码

初始化我们的模型。
8 E8 p! \* ?' J( Z

1. float IRD[128];
   ; g5 c0 K8 S2 X: B+ X
2. int i = 0;
   . n" \& R& \# b% H( c# _0 \# \' ~( O
3. int LeranTime= 0;
   
4. void HAL_TIM_PeriodElapsedCallback(TIM_HandleTypeDef *htim)
   
5. {
   
6.     uint8_t yuce;
   
7.     maxim_max30102_read_fifo(&red,&ir);
   1 T5 H; o9 f& H& k9 Y5 P$ l
8.     IRD[i] = ir;
   
9.     i++;
   8 C3 p: r! u, T$ ]
10. 
    6 L# v/ e# D6 `4 ~1 }
11.     if(i==128)
    
12.     {
    ' y% s+ ^: G- e7 i& T) t
13.       if(LeranTime<10)
    
14.       {
    * m" b/ n0 _; Z3 a* Z9 K6 Q
15.         HAL_GPIO_TogglePin(GPIOF, GPIO_PIN_9);//LED翻转
    
16.         neai_anomalydetection_learn(IRD);
    . ?  H( c5 d+ {% ]' V4 m
17.       }
    ! S, _6 f, a" B. b5 H
18.       else
    
19.       {
    ' }7 y- S& h; Q/ o  L3 L3 W0 a: @+ q
20.         neai_anomalydetection_detect(IRD, &yuce);
    8 \* _! |8 s2 c# _( }
21.         if(yuce>80)
    : m2 Z% N- E3 ?  O
22.         {
    
23.           HAL_GPIO_WritePin(GPIOF, GPIO_PIN_10, 1);
    ) ~" h& ]( r5 {% }2 Y
24.         }
    
25.         else
    
26.         {
    / L* N9 S! \( `0 E8 O& a
27.           HAL_GPIO_WritePin(GPIOF, GPIO_PIN_10, 0);
    7 Z; i; h% M+ N. u
28.         }
    
29.       }
    7 b' }5 A0 ~" H2 ?) Z3 U  I
30.       LeranTime++;
    ! `0 y/ ]$ c  S
31.       i = 0;
      ~& H- |7 H, E1 x
32.     }
    
33. }

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, S3 s$ r# |0 H0 e" A+ [
  w2 ^' }9 H8 M7 S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。

2 F) E6 }9 m3 Y8 a) R) X
  ?  X7 [% S9 F+ c
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, Z3 g4 y* U: z$ F9 j
0 T+ _9 b' c; z3 B% L* W

  s- Z! i! W" B9 g; c( S/ |: a