( [2 p: L3 j. A" A3 d; i& l* t6 y      学习了一段时间Nano Edge AI, 发现还是挺有意思的。在MCU领域有一个训练模型的基础和方向。看到多频分类器这个项目还挺好玩，属入门款，可在板卡上进行测试。按照官网的说法，展示了如何对 STWIN 进行编程以进行数据记录；如何使用 NanoEdge™ AI Studio 收集数据、标记数据、找到最佳算法、运行模拟器、生成用于部署的库文件；如何使用 STM32CubeIDE 修改代码、构建项目、对 STWIN 进行编程；最后在 STWIN 上运行分类器。
     闲言少叙，首先准备工作，除了使用STWINKT1B板卡以外，需要在手机上安装一个DTMF Generator,功能是按不同的数字可产生不同频率的声音。如图1所示：
; ]% e3 {9 U+ w  M
0 q. B7 E7 a9 K图1
; p& H1 _. V2 m* q
/ w1 _- z2 g7 C& \7 S4 W2 y     然后下载固件包stwin-dtmf-classifier-wiki-package.zip，文件我放到了附件，或者去官网均可下载。解压缩文件后，如图2所示：
: `: p% i5 Y  T/ F* g
3 L- X; F& P/ _; `9 I2 k9 X3 t) d. |图2

" l" t0 T; J( V   其中，源代码在STWIN_DTMF_Classifier中，binary 文件夹中有两个bin文件
   STWIN_DTMF_Classifier-datalog.bin用于数据记录；
* m8 t" i7 n1 Z( b5 E" o8 [0 v   STWIN_DTMF_Classifier-detection.bin用于音调检测。
$ f3 P2 M" q& h   当然NanoEdge™ AI Studio 这种新的机器学习 (ML) 技术软件是不可或缺的，官网均可下载。

/ ]5 N; `5 n. F) e; s1 e
   准备工作准备好后，如图3所示：
" z. L: l$ g* q' v5 X, G
图3

   将STWIN_DTMF_Classifier-datalog.bin下载到板卡上等待使用。下载bin文件的话，我使用的是STM32CubeProgrammer,配置界面如图4所示：

7 a& o3 N; S0 _/ H图4

5 I  i" r% C. [) K  }   点击加载bin文件，点击CONNECT与板卡建立连接，配置好所需参数后，点击DownLoad可正常下载，下载成功后，如图5所示，即可等待被使用。

- {7 l# l3 M9 Q8 j图5
# q, m! t9 z* Z/ ~" Q/ E" }
) Z$ g" @2 j, h0 C   打开NanoEdge AI,单击n-Class Classification选择它作为项目类型，新建项目；然后单击“CREATE NEW PROJECT”来创建项目。不同的软件版本，界面会有一些差别。如图6所示。
% k: y- X: e& Y7 [
图6
/ e: B3 H9 F  r+ S; d

未完待续。