最近ST(意法半導體)公布了一個演示視頻：在STM32上使用機器學習算法進行動作識別。視頻如下(小編自己翻譯的雙語字幕，如果喜歡請關注本公眾號，謝謝支持！)

視頻中使用的硬件是SensorTile開發板，SensorTile由一顆STM32L476JGY微控制器，一顆LSM6DSM MEMS加速度和陀螺儀芯片，一顆LSM303AGR加速度和地磁芯片，一顆LPS22HB氣壓傳感器芯片和一顆MP34DT04麥克風組成。SensorTile開發板的功能結構如下圖所示：

ST(意法半導體)專門針對SensorTile開發套件做了相應的培訓課程，該課程一共有13節，均已PDF的形式公開發布，發布地址為：

https://sites.google.com/view/ucla-stmicroelectronics-iot/home

無法訪問官網的同學，請在本微信公眾號后臺發送“ML”獲取課程全部資源。對機器學習(邊緣計算)感興趣的同學，可以重點關注下教程10~教程13。教程目錄如下：

教程1：介紹ST的開發環境和DataLog 示例項目

Tutorial 1: Introduction to STMicroelectronics Development Environment and DataLog Project Example.

教程2：傳感器信號采集，事件檢測和相關配置

Tutorial 2: Sensor System Signal Acquisition, Event Detection and Configuration

教程3：加速度傳感器的方向和事件檢測

Tutorial 3: Accelerometer Sensor Systems and Orientation and Event Detection

教程4：接收音頻信號的采集和處理

Tutorial 4: Introduction to Audio Sampling and Signal Processing

教程5：SensorTile固件編程

Tutorial 5: SensorTile Firmware Programming

教程6：介紹低功耗藍牙無線接口

Tutorial 6: Introduction to Bluetooth Low Energy Wireless Interfaces

教程7：介紹低功耗藍牙通信和GATT協議

Tutorial 7: Introduction to Bluetooth Low Energy Communication and the GATT Profile

教程8：介紹通過低功耗藍牙通信采集運動數據

Tutorial 8: Introduction to Motion Data Acquisition via Bluetooth Low Energy Communication

教程9：介紹慣性傳感

Tutorial 9: Introduction to Inertial Sensing

教程10：介紹EmbeddedML機器學習

Tutorial 10: Introduction to EmbeddedML Machine Learning

EmbeddedML專門為嵌入式邊緣設備設計的一個神經網絡庫，已在Github開源：

https://github.com/merrick7/EmbeddedML

教程11：識別運動事件的機器學習算法

Tutorial 11: IoT Machine Learning for Recognition of Motion Events

教程12：識別多步動作模式的機器學習算法????

Tutorial 12: IoT Machine Learning for Recognition of Multiple Step Motion Patterns

教程13：基于陀螺儀的旋轉角度運動模式識別的機器學習算法

Tutorial 13: IoT Machine Learning of Rotation Angle Motion Patterns by Gyroscope Sensing

除了教程，ST還提供了參考設計、FAQ和一些學生的設計可供參考。再次提醒：無法訪問官網的同學，請在本微信公眾號后臺發送“ML”獲取課程全部資源。

更多精彩資訊，請掃碼關注!

總結

以上是生活随笔為你收集整理的stm32机器学习_STM32机器学习开发实战的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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