描述

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為什么人類應該擁有所有的健身追蹤器？我們的寵物應該得到更多來保持活躍。我正在使用 XIAO BLE Sense，它是一個微型微控制器，配備了功能強大的 Nordic nRF52840 MCU，設計在藍牙 5.0 模塊中，圍繞 32 位 ARM? Cortex?-M4 CPU 構建。它具有 6 軸 IMU，用于預測休息、步行和跑步等活動。

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隨附的移動應用程序通過藍牙連接到設備，微控制器每分鐘發(fā)送一次預測數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲在移動本地存儲中并繪制在圖表上以提供有意義的洞察力。

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開始使用 XIAO

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在開始使用 XIAO 編程之前，您需要安裝開發(fā)板固件。

您可以克隆我的項目并在您的計算機上構建應用程序。

您應該會在 Edge Impulse Studio 上看到如下數(shù)據(jù)。我收集了5s樣本。為穩(wěn)健的 ML 模型收集盡可能多的數(shù)據(jù)。我已經(jīng)收集了大約 6 分鐘的數(shù)據(jù)以開始使用，并且會隨著時間的推移繼續(xù)收集更多數(shù)據(jù)。

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創(chuàng)造沖動

您可以在此處定義要用于模型的輸入數(shù)據(jù)、任何數(shù)字信號處理和神經(jīng)網(wǎng)絡。

如您所知，加速度計數(shù)據(jù)基本上是時間序列原始數(shù)據(jù)。我選擇了頻率 = 50Hz，這意味著每秒將有 50 個加速度計數(shù)據(jù)讀數(shù)，間隔為 1000/50=200 毫秒。

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我選擇頻譜分析作為我的處理模塊，因為它可以很好地處理加速度計數(shù)據(jù)以提取有意義的特征。

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在“頻譜分析”??頁面上，確保選中“計算特征重要性”，這將根據(jù)您的數(shù)據(jù)指示哪些特征是重要的。例如，如您在上圖中所見，“accX 頻譜功率”具有最高重要性，因為我有休息、步行和跑步數(shù)據(jù)，其中 X 軸變化很大并進行分離。

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我在模型測試期間獲得了 90% 的準確率但請記住，這是一個概念證明，我只從我的狗那里收集數(shù)據(jù)。理想情況下，我應該從不同的犬種收集數(shù)據(jù)，這將增加數(shù)據(jù)集的多樣性并使模型更健壯。但就目前而言，它解決了目的。

完成后，下載 Arduino 庫并添加到 Arduino IDE。然后將 XIAO_BLE_Pet_Activity.ino 程序上傳到 XIAO BLE Sense。

為 iOS 構建移動應用程序

移動應用程序是用 flutter 編寫的。所以你需要安裝 flutter 。我強烈建議使用 flutter 配置 VS Code，這使得在 flutter/dart 中編寫代碼變得非常容易。點擊此鏈接開始使用 Flutter，從安裝到編寫第一個 Flutter 應用程序。

安裝并配置所有軟件后，克隆此存儲庫。

我已經(jīng)為 iOS 構建了應用程序，因為我現(xiàn)在沒有任何 Android 設備。但 Flutter 是一個混合移動框架，這意味著相同的代碼也適用于 Android 應用程序。

要為 iOS 構建，請從項目文件夾的根目錄運行以下命令。

open ios/Runner.xcworkspace/

這將打開 Xcode。使用您的配置文件簽署應用程序并在您的手機上運行。

該項目也發(fā)布在PCBWay上