文章目录。

前言。

一、NanoEdge AI Studio介绍。

二、使用步骤。

1.下载软件。

2.选择库。

3.添加正常和异常信号数据集。

4.RUN NEWBENCHMARK。

5.检查模型细节。

6.模拟测试结果。

7.部署。

8.将库添加到STM32CubeIDE中。

总结。

1.相关问题：

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前言。

半导体人工智能工具的使用意法——NanoEdge AI Studio。

所需软件：NanoEdge AI Studio、 STM32CubeMX、CubeIDESTM32。这三个软件都可以在st中使用.搜索com中的，请提前下载。

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一、NanoEdge AI Studio介绍。

NanoEdge™ AI Studio*（NanoEdgeAIStudio）一种新型机器学习（ML）技术，能使终端用户轻松享受到真正的创新成果。只需要几步󿀌基于最少数据，开发人员可以为其项目创建最佳ML库。

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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󿀌收到邮件后，可以下载软件，获取 personal license key。

图1 邮件。

下载安装并打开软件，输入personal license 可免费使用key。

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2.选择库。

NanoEdgeAI Studio是自动生成AI模型的工具，而且生成的模型对RAM和FLASH的要求较低，因此，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所示，xff09;。它支持所有类型的传感器，生成的库不需要任何云连接，可直接在当地学习和部署，支持STM32所有MCU系列。

图2  主界面。

以区分正常信号和异常信号为例a;

图3 点击创建新项目。

图4 选择设备平台和传感器。

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3.添加正常和异常信号数据集。

图5 添加数据集的方法。

添加数据集有三种方式：

1、添加本地CSV文件。

2、从USB传输到#xff00c;使用串口传输（注意：每次传输一个元素，用逗号或空间隔开，传输一个以换行符结束。即参照CSV格式）

     建议提前编写串口程序进行数据传输c;使用STM32CUBEMX生成，IDE选择STM32CubeIDE。详见下图。传输速度不宜过快。

图6 生成文件。

3、ST应提供相关的外部支持，没用过。

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4.RUN NEWBENCHMARK。

完成数据收集，选择数据集（多个不同的数据集可以收集正常或不正常的信号），点击开始。

图7 选择数据集。

开始运行模型后，点击暂停和停止。

图8 训练结果图。

RAM和FLASH的准确性如图8所需。

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5.检查模型细节。

图9 匹配的模型结果。

可以在5  Validation 在步骤中选择模型，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。

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6.模拟测试结果。

点击顶部菜单 6 emulator，然后进行模拟。可选择CSV文件或串口传输。每个数据都会被判断，并统计准确性。

图11  仿真。

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7.部署。

点击顶部菜单的第七步 deployment，右边是示例代码，可参考编写。

图12 示例代码。

点击 compile library，获取 .a knowledge.h文件，将文件解压到需要使用的工程文件中（图14）（这里有错误󿀌还需要knowledgedg.copyh文件到图14）。

图13 获取部署文件。

图14 解压。

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8.将库添加到STM32CubeIDE中。

点击图14中的 .cproject 文件，打开后，右键单击该项目，点击最后一个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，workspace直接选择方便图。

添加后，点击apply and close。然后按照图18的示例代码编写程序。

图18 头文件。

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总结。

1.相关问题：

1 串口输出浮点数#xff1a;

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