Advertisement

STM32F407 TinyML: 采用Keil uVision IDE的C和C++编程环境下的TinyML解决方案

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本项目提供基于STM32F407微控制器与Keil uVision开发环境的TinyML解决方案，支持C/C++编程，适用于机器学习模型在资源受限设备上的高效部署。 使用STM32F407微控制器的不同框架进行TinyML开发时，请注意以下事项： 由于库文件包含在.gitignore配置中，因此每个项目都必须独立生成CubeMX代码。对于TFLite项目，需要将自动生成的main函数更改为.cpp，并与main.c中的最新更改合并。 建议使用Keil uVision v6作为开发IDE。 具体到多维数据集MXAI 003MagicWand项目，在修改CubeMXAI 003MagicWand Middlewares Third_Party MachineLearning edgeimpulse model-parameters文件夹下的model_metadata.h时，请调整以下参数： #define EI_CLASSIFIER_RAW_SAMPLE_COUNT 200 #define EI_CLASSIFIER_INTERVAL_MS 10

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • STM32F407 TinyML: 采用Keil uVision IDE的C和C++编程环境下的TinyML解决方案
    优质
    本项目提供基于STM32F407微控制器与Keil uVision开发环境的TinyML解决方案，支持C/C++编程，适用于机器学习模型在资源受限设备上的高效部署。 使用STM32F407微控制器的不同框架进行TinyML开发时，请注意以下事项： 由于库文件包含在.gitignore配置中，因此每个项目都必须独立生成CubeMX代码。对于TFLite项目，需要将自动生成的main函数更改为.cpp，并与main.c中的最新更改合并。 建议使用Keil uVision v6作为开发IDE。 具体到多维数据集MXAI 003MagicWand项目，在修改CubeMXAI 003MagicWand Middlewares Third_Party MachineLearning edgeimpulse model-parameters文件夹下的model_metadata.h时，请调整以下参数： #define EI_CLASSIFIER_RAW_SAMPLE_COUNT 200 #define EI_CLASSIFIER_INTERVAL_MS 10
     
  • TinyML：利用Arduino NANO 33 BLE进行TinyML实践的课程
    优质
    本课程聚焦于在Arduino NANO 33 BLE设备上开展TinyML（微型机器学习）的实际操作与应用，旨在通过简洁高效的代码实现物联网中的智能决策。 TinyML是一门使用Arduino NANO 33 BLE练习TinyML的课程。内容包括： - 获取陀螺仪数据：通过串口发送来自陀螺仪的数据。 - 振动感应：检测到运动时，点亮LED灯。 - 方向感应：用不同颜色的LED指示方向。 - 获取培训数据：收集同一手势重复操作100次的数据。当达到100次时红灯亮起；超过100次绿灯亮，并通过串行端口以CSV格式发送数据。 - 火车手势模型训练：使用Jupyter Notebook进行模型训练。 - 预测手势：预测手势并通过串行端口发送结果。
     
  • Linux环境下的C和C++编程PDF
    优质
    《Linux环境下的C和C++编程》是一本专注于在Linux操作系统中使用C及C++进行软件开发的指南书籍，内容涵盖编译、调试技巧以及最佳实践。 在Linux环境下进行C/C++编程。
     
  • 基于TinyML的关键字检测控制RGB灯电路方案
    优质
    本项目提出了一种基于TinyML技术的关键字检测系统，并通过检测特定关键字来控制RGB灯的颜色变化，实现智能化家居照明控制。 使用Arduino Nano 33 BLE Sense训练TensorFlow模型以识别特定关键字并控制RGB灯带是一个很有意义的项目，尤其是在边缘机器学习领域。边缘机器学习能够使设备在较少编程逻辑的情况下完成智能任务。 此项目的硬件部分仅包含一个组件：Arduino Nano 33 BLE Sense。该板集成了多种传感器（如麦克风、9轴IMU和环境光传感器等）以及丰富的内存资源（1MB闪存，256KB RAM）。项目中还利用了其内置的RGB LED来展示当前颜色。 首先，在Edge Impulse平台上创建一个新的项目，并安装相关的CLI工具。接下来，通过下载并刷新最新的Edge Impulse固件到Nano板上，使它能够与云端服务通信以接收命令和上传传感器数据。随后在命令提示符中运行edge-impulse-daemon程序来完成设置步骤。 一旦设备配置完毕，在项目的设备列表中就会出现Arduino Nano 33 BLE Sense。接下来可以开始采集样本并将其作为训练或测试集的一部分进行上载，为机器学习模型的构建提供所需的数据支持。 为了实现特定的目标——控制RGB灯带的不同颜色模式（开、关、红色、绿色和蓝色），在每种模式下都会录制一分钟左右的声音片段，在此期间会以1-2秒间隔重复说出相应的单词。然而，仅靠这些样本是不够的，因为背景噪音和其他词汇可能会导致误判。 幸运的是，Edge Impulse已经提供了针对噪声和“未知”词的数据集来对抗这些问题，并且可以通过其提供的工具将这些音频文件作为训练数据的一部分进行上传。
     
  • C++ Windows窗口编程解决方案
    优质
    本教程深入浅出地讲解了如何使用C++进行Windows平台下的窗口应用程序开发，涵盖基础到高级的各种编程技巧和最佳实践。 C++ Windows窗口编程方法包括使用MFC库的SDI（单文档界面）和MDI（多文档界面）。这些方式提供了创建图形用户界面应用程序的有效途径，在Windows平台上进行开发时非常有用。通过这种方式，开发者可以利用MFC提供的丰富类库来简化复杂的UI操作，并且能够更专注于业务逻辑的实现。
     
  • Keil uVision编程调试实用技巧
    优质
    《Keil uVision编程调试实用技巧》一书聚焦于Keil uVision集成开发环境，提供了一系列针对嵌入式系统的编程和调试技术，旨在帮助开发者提高项目效率和代码质量。 前面介绍了如何开始仿真调试，接下来将介绍一些常用的调试技巧。
     
  • Linux环境下C/C++编程入门与开发环境搭建
    优质
    本书旨在为初学者提供在Linux系统下使用C/C++进行编程的基础知识及开发环境构建指导。适合编程新手阅读学习。 个人总结的Linux下C/C++开发环境配置及GCC简单介绍，供初学者参考。
     
  • Dolphin_SLAM：水下环境中的仿生SLAM解决方案
    优质
    Dolphin_SLAM是一项创新的水下导航技术，模仿海豚回声定位能力，提供精确的水下环境建图与定位方案，适用于海洋勘探、科研及资源开发等领域。 水下SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是机器人技术领域的一个核心问题，在水下环境探索中尤为重要。它允许无人潜水器（AUVs）或水下机器人（ROVs）在未知环境中自主导航并构建地图，而无需外部定位系统。然而，传统SLAM方法在水下环境中面临诸多挑战，例如光传播特性、能见度降低以及传感器噪声等因素使得定位和建图变得复杂。 dolphin_slam 是一种仿生学方法，受到海豚声纳系统的启发，旨在克服这些难题。海豚能够利用高频率的生物声纳（回声定位）精确地感知周围环境，在低能见度的情况下也不例外。通过模拟这种自然机制，dolphin_slam 改进了水下SLAM的表现。 C++ 是实现 dolphin_slam 的主要编程语言，这是一种广泛应用于系统软件、嵌入式设备和高性能计算的通用编程语言。选择 C++ 的原因可能在于其高效性、内存管理和丰富的库支持，特别适合处理实时数据流及计算密集型任务如 SLAM 算法。 dolphin_slam-master 文件夹内通常包含以下内容： 1. **源代码文件**：包括 .cpp 和 .h 文件，实现了 dolphin_slam 的核心算法，涉及声纳数据处理、传感器融合、运动模型和后处理步骤。 2. **配置文件**：可能有用于设置参数的配置文件，例如传感器采样率及阈值等。 3. **数据结构定义**：包含表示环境地图和机器人位置的数据结构。 4. **仿真环境**：可能存在模拟水下场景的文件，供测试与验证算法使用。 5. **测试脚本**：用于运行评估算法性能的脚本。 6. **文档资料**：包括原理说明、操作指南及 API 文档等，便于用户理解和应用 dolphin_slam。 在实际应用场景中，dolphin_slam 可能结合多种传感器（如声纳、惯性测量单元 IMU 和压力传感器）进行多传感数据融合以提高定位精度。此外，它可能采用先进的滤波技术（例如粒子滤波或 UKF），处理不确定性并减少误差累积。为了优化计算效率，算法还可能会利用线程并行化或者 GPU 加速等策略。 dolphin_slam 是一种创新的仿生学解决方案，为水下SLAM问题提供了新的视角。通过 C++ 实现，它能够高效地应对水下环境中的定位和建图任务，并为水下机器人自主导航及环境研究提供强有力的支持。
     
  • 在Linux环境下使用C/C++编程的代理服务器
    优质
    本项目是在Linux操作系统下用C/C++语言开发的一个高效能代理服务器程序。通过灵活配置，可满足不同网络环境下的访问需求。 在Linux平台下进行Unix套接字编程，并用C/C++实现一个基于TCP/IP和HTTP协议的代理服务器。