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前言
使用意法半导体的人工智能工具——NanoEdge AI Studio
需要的软件：NanoEdge AI Studio、 STM32CubeMX、STM32CubeIDE。这三款软件都可以在st.com中搜索找到，请提前下载。
一、NanoEdge AI Studio介绍
NanoEdge™ AI Studio*（NanoEdgeAIStudio）是一种新型机器学习（ML）技术，可以让终端用户轻松享有真正的创新成果。只需几步，开发人员便可基于最少量的数据为其项目创建最佳ML库。
二、使用步骤
1.下载软件
https://www.st.com/en/development-tools/nanoedgeaistudio.html
填写邮箱等信息，之后收到邮件可以下载软件，获取 personal license key
图1 邮件
下载完成安装并打开软件，输入personal license key即可免费使用。
2.选择库
NanoEdgeAI Studio是一款自动生成AI模型的工具，且生成的模型对RAM和FLASH的要求较低，所以可以在MCU上部署。
Studio可生成四种类型的库：异常检测、异常值检测、分类和回归库（如图2）。它支持所有类型的传感器，所生成的库不需要任何云连接，可以直接在本地学习与部署，支持STM32所有MCU系列
图2 主界面
以区分正常信号与异常信号为例：
图3 点击创建新工程
图4 选择设备平台以及传感器
3.添加正常与异常信号数据集
图5 添加数据集方式
添加数据集要有三种方式：
1、添加本地CSV文件
2、从USB传，使用串口传输（注意：每传输完一个元素以逗号或空格隔开，传输完一条以换行符结束。即参照CSV格式）
建议提前写一个串口程序进行数据传输，注意使用STM32CUBEMX生成,IDE选择STM32CubeIDE。详见下图。传输速度不要太快。
图6 生成文件
3、应该是ST提供的相关外部支持，没用过
4.RUN NEWBENCHMARK
完成数据集收集之后，选择数据集（可以收集正常或不正常信号的多个不同数据集），点击开始
图7 选择数据集
开始跑模型之后可以点击暂停和停止。
图8 训练结果图
准确率以及需要的RAM和FLASH如图8。
5.查看模型细节
图9 匹配的模型结果
可以在5 Validation 步骤中选择模型，如可以点击相应模型的report查看具体的信号处理过程。
图10 数据处理过程
6.仿真测试结果
点击顶部菜单 6 emulator，之后进行仿真。可以选择CSV文件或者使用串口传输。每一条数据都会进行判断，并且统计准确率。
图11 仿真
7.部署
点击顶部菜单第七步 deployment，右侧有示例代码，可以参照编写。
图12 示例代码
点击 compile library，获取 .a 文件和knowledge.h文件，将文件解压到需要使用的工程文件中（如图14）（此处有错误，还需要将knowledge.h文件copy到图14）。
图13 获取部署文件
图14 解压
8.在STM32CubeIDE中添加库
点击图14中的 .cproject 文件，打开之后右键点击该工程，点击最后一项properties。
图15
图16 添加库
按照图16 依次打开，点击add，小写输入neai。
图17 添加路径
按照图17添加库路径，为了方便图中直接选择workspace。
添加完成后，点击apply and close。之后按照图18的示例代码编写程序。
图18 头文件
总结
1.相关问题：
1 串口输出浮点数：
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